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J-GLOBAL ID：201802216641226785   整理番号：18A1734989

最適正則化パラメータのカーネルFCMクラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Kernel FCM Clustering Algorithm Based on Optimal Regularization Parameters

著者 (3件)： Chen Shuwen (广西大学 計算机与電子信息学院,南寧,530004) ,  Tan Hua (广西大学 計算机与電子信息学院,南寧,530004) ,  Su Yidan (广西大学 計算机与電子信息学院,南寧,530004)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 7  ページ： 1537-1541  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ファジィC平均クラスタ化アルゴリズム(FCM)は,初期のクラスタ中心を確率的に選択して,アルゴリズムの不安定性(すなわち不適切性問題)を引き起こす。この問題に対して、最適な正則化パラメータのカーネルFCMアルゴリズムを提案し、まず核FCMの目的関数に正則化項と正則化パラメータを導入した。次に,L曲線法を用いて,正則化パラメータを最適化するのに必要な反復更新式を導出した。最後に,反復更新式を用いて,最適正則化パラメータのカーネルFCMアルゴリズムを設計した。UCIデータセットに関する実験結果は,提案したアルゴリズムの平均安定性が従来のFCMより5倍高く,平均適合率と平均再現率がそれぞれ30%と33%向上することを示した。カーネルFCMの正則化パラメータをL曲線法で最適化することは実現可能であり,FCMの不適切性を効果的に抑制できる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 曖昧さ ,  最適化 ,  *正則化 ,  不安定性 ,  クラスタ化 ,  *アルゴリズム ,  *クラスタ ,  目的関数
準シソーラス用語： 再現率 ,  適合率 ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  *正則化パラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 正則化パラメータ ,  カーネル ,  FCM ,  クラスタリングアルゴリズム