【24h】

Random vector clustering using fuzzy c-means

机译:使用模糊c均值的随机向量聚类

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摘要

The fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm has long been used to cluster numerical data. Recently FCM has also been used to cluster data sets consisting of mixtures of numerical, interval, and fuzzy data. Here the range of applicability of FCM is shown to include data sets whose feature values are continuous random variables. Parametric and nonparametric approaches are given and demonstrated using a simple computational example.
机译:长期以来,模糊c均值(FCM)聚类算法一直用于对数值数据进行聚类。最近,FCM也已用于对由数值,区间和模糊数据混合而成的数据集进行聚类。在这里,FCM的适用范围显示为包括特征值是连续随机变量的数据集。使用简单的计算示例给出并演示了参数和非参数方法。

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