ファジィな分割に対する妥当性基準を用いたx-meansについて  [in Japanese] On Cluster Validity Measures Based x-means for Fuzzy Partition  [in Japanese]

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Abstract

x-meansはk-meansを再帰的に実行し,情報量基準を用いた評価を行うことで,分割するクラスタ数を事前に設定することなく,データの分類を行う方法である.また,クラスタ分割結果を評価し,最適なクラスタ数を決定する指標として種々の妥当性基準が知られている.本論文では,情報量基準の代わりに妥当性基準を用いたx-meansを提案する.さらに,数値例により提案手法の有用性を示す.

The x-means divides a set of objects without determining the number of clusters by using iterative k-means and evaluation criteria.A series of cluster validity measures is also used in order to evaluate the clustering results and determine suitable number of clusters. We propose cluster validity measures based x-means by introducing cluster validity measures instead of information criteria.We moreover show the effectiveness of the proposed methodthrough numerical examples.

Journal

  • Proceedings of the Fuzzy System Symposium

    Proceedings of the Fuzzy System Symposium 31(0), 99-100, 2015

    Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

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