論文の概要: Fuzzy clustering algorithms with distance metric learning and entropy regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09529v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 18:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-20 04:33:03.639085
• Title: Fuzzy clustering algorithms with distance metric learning and entropy regularization
• Title（参考訳）: 距離計量学習とエントロピー正規化を用いたファジィクラスタリングアルゴリズム
• Authors: Sara Ines Rizo Rodriguez and Francisco de Assis Tenorio de Carvalho
• Abstract要約: 本稿では,ユークリッド,シティブロック,マハラノビス距離とエントロピー正規化に基づくファジィクラスタリングアルゴリズムを提案する。 合成および実データセットに関するいくつかの実験は、ノイズの多い画像テクスチャセグメンテーションへの応用を含む、これらの適応クラスタリング手法の有用性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The clustering methods have been used in a variety of fields such as image processing, data mining, pattern recognition, and statistical analysis. Generally, the clustering algorithms consider all variables equally relevant or not correlated for the clustering task. Nevertheless, in real situations, some variables can be correlated or may be more or less relevant or even irrelevant for this task. This paper proposes partitioning fuzzy clustering algorithms based on Euclidean, City-block and Mahalanobis distances and entropy regularization. These methods are an iterative three steps algorithms which provide a fuzzy partition, a representative for each fuzzy cluster, and the relevance weight of the variables or their correlation by minimizing a suitable objective function. Several experiments on synthetic and real datasets, including its application to noisy image texture segmentation, demonstrate the usefulness of these adaptive clustering methods.
• Abstract（参考訳）: クラスタリング手法は、画像処理、データマイニング、パターン認識、統計分析など、さまざまな分野で使用されています。 一般に、クラスタリングアルゴリズムは全ての変数がクラスタリングタスクに等しく関連しているか相関しないかを考える。 それにもかかわらず、現実の状況では、いくつかの変数は関連付けられるか、多かれ少なかれこのタスクに関係しないかもしれない。 本稿では,Euclidean,City-block,Mahalanobis距離とエントロピー正規化に基づく分割ファジィクラスタリングアルゴリズムを提案する。 これらの手法は、ファジィ分割、各ファジィクラスタの代表、および適切な目的関数を最小化することにより変数またはそれらの相関の関連性重み付けを提供する反復的3ステップアルゴリズムである。 合成および実データセットに関するいくつかの実験は、ノイズの多い画像テクスチャセグメンテーションへの応用を含む、これらの適応クラスタリング手法の有用性を実証している。

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