論文の概要: Supervised Enhanced Soft Subspace Clustering (SESSC) for TSK Fuzzy Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12404v1
• Date: Thu, 27 Feb 2020 19:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 07:46:13.948139
• Title: Supervised Enhanced Soft Subspace Clustering (SESSC) for TSK Fuzzy Classifiers
• Title（参考訳）: tskファジィ分類器のための教師付き強化ソフトサブスペースクラスタリング(sessc)
• Authors: Yuqi Cui, Huidong Wang, Dongrui Wu
• Abstract要約: ファジィc平均クラスタリングアルゴリズムは,高木・スゲノカン(TSK)ファジィ分類器パラメータ推定によく用いられる。 本稿では,クラスタ内コンパクト性,クラスタ間分離,クラスタリングにおけるラベル情報とを同時に考慮した拡張ソフトサブスペースクラスタリング(SESSC)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.32478253796209
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fuzzy c-means based clustering algorithms are frequently used for Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy classifier antecedent parameter estimation. One rule is initialized from each cluster. However, most of these clustering algorithms are unsupervised, which waste valuable label information in the training data. This paper proposes a supervised enhanced soft subspace clustering (SESSC) algorithm, which considers simultaneously the within-cluster compactness, between-cluster separation, and label information in clustering. It can effectively deal with high-dimensional data, be used as a classifier alone, or be integrated into a TSK fuzzy classifier to further improve its performance. Experiments on nine UCI datasets from various application domains demonstrated that SESSC based initialization outperformed other clustering approaches, especially when the number of rules is small.
• Abstract（参考訳）: ファジィc平均クラスタリングアルゴリズムは,高木スゲノカン(TSK)ファジィ分類器の先行パラメータ推定によく用いられる。 1つのルールは各クラスタから初期化されます。 しかし、これらのクラスタリングアルゴリズムのほとんどは教師なしであり、トレーニングデータに貴重なラベル情報を無駄にしている。 本稿では,クラスタ内コンパクト性,クラスタ間分離,クラスタリングにおけるラベル情報とを同時に考慮した拡張ソフトサブスペースクラスタリング(SESSC)アルゴリズムを提案する。 高次元データを効果的に処理したり、分類器単独で使用したり、tskファジィ分類器に統合してさらに性能を向上させることができる。 さまざまなアプリケーションドメインからの9つのUCIデータセットの実験では、SESSCベースの初期化は、特にルールの数が少ない場合、他のクラスタリングアプローチよりも優れていた。

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