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Clustering Fuzzy Data Using the Fuzzy EM Algorithm

机译:使用模糊EM算法对模糊数据进行聚类

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摘要

In this article, we address the problem of clustering imprecise data using finite mixtures of Gaussians. We propose to estimate the parameters of the mixture model using the fuzzy EM algorithm. This extension of the EM algorithm allows us to handle imprecise data represented by fuzzy numbers. First, we briefly recall the principle of the fuzzy EM algorithm. Then, we provide the update equations for the parameters of a Gaussian mixture model for fuzzy data. Experiments carried out on synthetic and real data demonstrate the interest of our approach for clustering data that are only imprecisely known.
机译:在本文中,我们解决了使用高斯有限混合对不精确数据进行聚类的问题。我们建议使用模糊EM算法估计混合模型的参数。 EM算法的这种扩展使我们能够处理由模糊数表示的不精确数据。首先,我们简要回顾一下模糊EM算法的原理。然后,我们提供了模糊数据的高斯混合模型参数的更新方程。对合成数据和真实数据进行的实验表明,我们的方法对仅精确地未知的数据进行聚类的兴趣。

著录项

  • 来源
    《Scalable uncertainty management》|2010年|p.333-346|共14页
  • 会议地点 Toulouse(FR);Toulouse(FR)
  • 作者单位

    laboratoire HeuDiaSyC, Universite de Technologie de Compiegne Centre de Recherches de Royallieu, B.P. 20529 F-60205 Compiegne Cedex;

    laboratoire HeuDiaSyC, Universite de Technologie de Compiegne Centre de Recherches de Royallieu, B.P. 20529 F-60205 Compiegne Cedex;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 计算技术、计算机技术;
  • 关键词

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