A modified fuzzy C-means algorithm for feature selection

In this paper we propose a novel method for feature selection based on a modified fuzzy C-means algorithm with supervision (MFCMS). MFCMS adopts an appropriately modified version of the objective function used by the classic fuzzy C-means. We applied MFCMS to some real-world pattern classification b...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2000 19th International Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society s. 148 - 152
Hlavní autoři:	Frosini, G., Lazzerini, B., Marcelloni, F.
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 2000
Témata:	Benchmark testing Clustering algorithms Fuzzy sets Partitioning algorithms Pattern classification Pattern recognition Prototypes Shape Symmetric matrices
ISBN:	9780780362741, 0780362748
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!