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Unsupervised fuzzy clustering with multi-center clusters

机译:多中心聚类的无监督模糊聚类

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摘要

A new unsupervised fuzzy clustering algorithm is provided in this paper to cluster the data patterns without a priori information about the number of clusters. The initial guesses of the locations of the cluster centers or the initial guesses of the membership values are not necessary. With the minimization of a new objective function, cluster centers are generated one by one. Related centers are defined to belong to the same cluster. Multi-centers are adopted to represent the non-spherical shape of clusters. Thus, the clustering algorithm with multi-center clusters can handle non-traditional curved clusters.
机译:本文提供了一种新的无监督模糊聚类算法,对数据模式进行聚类,而无需有关聚类数量的先验信息。聚类中心位置的初始猜测或成员资格值的初始猜测都是不必要的。随着新目标函数的最小化,聚类中心将一一生成。相关中心定义为属于同一集群。采用多中心表示簇的非球形形状。因此,具有多中心聚类的聚类算法可以处理非传统的弯曲聚类。

著录项

  • 来源
    《Fuzzy sets and systems》 |2002年第3期|p.305-322|共18页
  • 作者

    C.W. Tao;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 模糊数学;
  • 关键词

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