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Characteristics of a statistical fuzzy grade-of-membership model in the context of unsupervised data clustering

机译:无监督数据聚类背景下统计模糊级成员模型的特征

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摘要

We have elucidated the position of Woodbury's (1974) statistical fuzzy grade-of-membership (GoM) model in the unsupervised clustering domain. This implementation of the model is shown to operate not only on multivariate categorical data, but on permuted, or encoded, data as well.
机译:我们阐明了伍德伯里(1974)统计模糊级成员(GOM)模型在无监督的聚类域中的地位。该模型的这种实现不仅可以在多变量分类数据上运行,而是在置换或编码的数据上运行。

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