A Novel Data-Driven Approach to Autonomous Fuzzy Clustering

In this article, a new data-driven autonomous fuzzy clustering (AFC) algorithm is proposed for static data clustering. Employing a Gaussian-type membership function, AFC first uses all the data samples as microcluster medoids to assign memberships to each other and obtains the membership matrix. Bas...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on fuzzy systems Ročník 30; číslo 6; s. 2073 - 2085
Hlavní autoři:	Gu, Xiaowei, Ni, Qiang, Tang, Guolin
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.06.2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Clustering Clustering algorithms Data driven Data mining Data models fuzzy clustering Kernel Linear programming locally optimal partition medoids Nickel Optimization Partitioning algorithms pattern recognition
ISSN:	1063-6706, 1941-0034
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!