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J-GLOBAL ID：201802240580864005   整理番号：18A0107051

ハイブリッド距離学習に基づくロバストなファジィC平均クラスタリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Robust FCM clustering algorithm based on hybrid-distance learning

著者 (2件)： Bian Zekang (江南大学 数字媒体学院,江蘇 无錫,214122) ,  Wang Shitong (江南大学 数字媒体学院,江蘇 无錫,214122)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 12  号： 4  ページ： 450-458  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  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： 距離測定はファジィクラスタリングアルゴリズムにおけるFCMのクラスタリング結果に重要な影響を与える。実際の応用において、このような場面が存在し、クラスタリングのデータセットには、定量的なラベル付きの対制約集合の補助情報が存在する。これらの補助情報を完全に利用するために,まず第一に,ハイブリッド距離学習法を提案して,それによって,データ集合の距離測定式を学習するために,この補助情報を利用することができた。次に,ハイブリッド距離学習に基づくロバストなファジィC平均クラスタリングアルゴリズム(HR-FCM)を提案し,それは半教師つきクラスタリングアルゴリズムである。このアルゴリズムは,GIFP-FCM(Generalized FCM algorithm with improved fuzzy partitions)アルゴリズムのロバスト性を保持している。それは,より良いクラスタ化性能を有するより適切な距離測度を採用することによって,より良い結果を得ることができた。実験結果は,提案したアルゴリズムの有効性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *クラスタ化 ,  距離測定 ,  *学習 ,  *曖昧さ ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 距離測度 ,  半教師付きクラスタリング ,  *クラスタリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： distance metric ,  FCM clustering algorithm ,  pairwise constraints ,  side information ,  hybrid distance ,  semi-supervised ,  GIFP-FCM ,  robustness

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  ロバスト ,  ファジィ ,  平均 ,  クラスタリングアルゴリズム