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Comparison of imputation strategies in FNM-based and RFCM-based fuzzy co-clustering

机译:基于FNM和基于RFCM的模糊共聚中的插补策略比较

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摘要

In this paper, some imputation strategies are compared in the point that the block diagonal part of the augmented dissimilarity matrix must be filled in for FNM-based and RFCM-based fuzzy co-clustering by entropy regularization, By numerical experiment, the eRFCM-based method with the minimax version of the strategy of the triangle inequality-based approximation and with higher fuzzifier parameter setting achieves the higher value of the normalized mutual information than others.
机译:在本文中,比较了一些归因策略,即必须通过熵正则化填充基于FNM和基于RFCM的模糊共聚的增强相异性矩阵的块对角线部分,通过数值实验,基于eRFCM基于三角形不等式的近似策略的minimax版本的方法以及较高的模糊器参数设置的方法比其他方法可获得更高的标准化互信息值。

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