サイズ調整変数を用いたエントロピー型ファジィノンメトリックモデルについて  [in Japanese] On Entropy Based Fuzzy Non-Metric Model with A Variable Controlling Cluster Sizes  [in Japanese]

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ファジィノンメトリックモデル(FNM)は個体間の関係性のみを用いて,クラスタへの帰属度を求める手法である.従来のクラスタリング手法と大きく異なる点として,クラスタ中心を用いない点が挙げられる.さて,k-meansやファジィc-平均法などのクラスタリング手法では,各クラスタに含まれる個体数が均等になるように分類されるため,大きなクラスタの一部が隣接する小さなクラスタに吸収されることがある.そこで,個体数の少ないクラスタの領域を狭くするという観点からサイズ調整変数が提案されている.本論文では,サイズの異なるクラスタを含むデータセットを扱う手法として,サイズ調整変数付きノンメトリックモデルを提案する.

The fuzzy non-metric model is one of the clustering methods in which the membership grade of each datum to each cluster is calculated directly from dissimilarities between data. In conventional fuzzy c-means clustering, a variables for controlling cluster sizes are introduced for handling a set of data which has different sizes of clusters. We propose entropy based fuzzy non-metric model with a variable controlling cluster sizes and construct its algorithm in this paper.

Journal

  • Proceedings of the Fuzzy System Symposium

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 29(0), 163-163, 2013

    Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

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