Geometric visualization of clusters obtained from fuzzy clustering algorithms

Fuzzy-clustering methods, such as fuzzy k-means and expectation maximization, allow an object to be assigned to multiple clusters with different degrees of membership. However, the memberships that result from fuzzy-clustering algorithms are difficult to be analyzed and visualized. The memberships,...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Pattern recognition Jg. 39; H. 8; S. 1415 - 1429
Hauptverfasser:	Rueda, Luis, Zhang, Yuanquan
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.08.2006
Schlagworte:	Cluster visualization Expectation maximization Fuzzy [formula omitted]-means Fuzzy clustering Expectation maximization Fuzzy clustering Fuzzy α -means Cluster visualization
ISSN:	0031-3203, 1873-5142
Online-Zugang:	Volltext
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