Robust-learning fuzzy c-means clustering algorithm with unknown number of clusters

•We construct a robust learning-based fuzzy c-means (FCM) framework, called the robust-learning FCM (RL-FCM) algorithm.•The proposed RL-FCM can automatically find the best number of clusters, without any initialization and parameter selection with free of the fuzziness index m.•The computational com...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Pattern recognition Ročník 71; s. 45 - 59
Hlavní autoři:	Yang, Miin-Shen, Nataliani, Yessica
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 01.11.2017
Témata:	Entropy penalty terms Fuzzy c-means (FCM) Fuzzy clustering Number of clusters Robust learning-based schema Robust-learning FCM (RL-FCM) Robust learning-based schema Fuzzy clustering Number of clusters Fuzzy c-means (FCM) Robust-learning FCM (RL-FCM) Entropy penalty terms
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!