論文の概要: Research on Efficient Fuzzy Clustering Method Based on Local Fuzzy Granules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03590v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 01:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 16:55:34.360407
• Title: Research on Efficient Fuzzy Clustering Method Based on Local Fuzzy Granules
• Title（参考訳）: 局所ファジィ粒度に基づく効率的なファジィクラスタリング法に関する研究
• Authors: Jiang Xie, Qiao Deng, Shuyin Xia, Yangzhou Zhao, Guoyin Wang and Xinbo Gao
• Abstract要約: 本稿では,データをグラニュラーボールを用いてファジィにイテレーションし,その位置にある2つのグラニュラーボールのみをデータのメンバーシップ度として検討する。 ファジィグラニュラーボールセットは、異なるデータシナリオに直面して、より多くの処理方法を使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.33923111887933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the problem of fuzzy clustering has been widely concerned. The membership iteration of existing methods is mostly considered globally, which has considerable problems in noisy environments, and iterative calculations for clusters with a large number of different sample sizes are not accurate and efficient. In this paper, starting from the strategy of large-scale priority, the data is fuzzy iterated using granular-balls, and the membership degree of data only considers the two granular-balls where it is located, thus improving the efficiency of iteration. The formed fuzzy granular-balls set can use more processing methods in the face of different data scenarios, which enhances the practicability of fuzzy clustering calculations.
• Abstract（参考訳）: 近年,ファジィクラスタリングの問題は広く懸念されている。 既存手法のメンバシップ反復は概ね世界的に検討されており,ノイズの多い環境ではかなりの問題があり,多数のサンプルサイズを持つクラスタに対する反復計算は正確で効率的ではない。 本稿では, 大規模優先戦略から, データのファジィ化を粒状球を用いて行い, データのメンバシップ度は, 位置する2つの粒状球のみを考慮し, 繰り返しの効率を向上する。 生成したファジィ粒球集合は、異なるデータシナリオに直面してより多くの処理方法を利用することができ、ファジィクラスタリング計算の実用性を高める。

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