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FNM-based and RFCM-based fuzzy clustering for tri-relational data

机译:基于FNM和基于RFCM的基于RFCM的模糊聚类,用于三立关系数据

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摘要

In this paper, some fuzzy clustering methods are proposed for relational data which represents the dissimilarity for triples of data points. One method is based on the fuzzy nonmetric model and the other is on the relational fuzzy c-means. Each method has two options of fuzzification; the standard and the entropy-regularization. Through some numerical experiments, the feature of the proposed methods is discussed.
机译:在本文中,提出了一些模糊聚类方法,用于关系数据,其代表数据点三元组的不相似性。 一种方法基于模糊的非更正模型,另一个方法是在关系模糊C型均值上。 每种方法都有两个模糊化选择; 标准和熵正则化。 通过一些数值实验,讨论了所提出的方法的特征。

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