論文の概要: Fuzzy K-Means Clustering without Cluster Centroids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04940v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 08:59:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-09 00:48:48.311811
• Title: Fuzzy K-Means Clustering without Cluster Centroids
• Title（参考訳）: クラスタセントロイドのないファジィK平均クラスタリング
• Authors: Yichen Bao, Han Lu, Quanxue Gao,
• Abstract要約: ファジィK平均クラスタリングは教師なしデータ分析において重要な手法である。 本稿では,クラスタセントロイドへの依存を完全に排除する,ファジィテクストK-Meansクラスタリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.256564324236333
• License:
• Abstract: Fuzzy K-Means clustering is a critical technique in unsupervised data analysis. Unlike traditional hard clustering algorithms such as K-Means, it allows data points to belong to multiple clusters with varying degrees of membership, determined through iterative optimization to establish optimal cluster centers and memberships, thereby achieving fuzzy partitioning of data. However, the performance of popular Fuzzy K-Means algorithms is sensitive to the selection of initial cluster centroids and is also affected by noise when updating mean cluster centroids. To address these challenges, this paper proposes a novel Fuzzy \textit{K}-Means clustering algorithm that entirely eliminates the reliance on cluster centroids, obtaining membership metrics solely through distance matrix computation. This innovation enhances flexibility in distance measurement between sample points, thus improving the algorithm's performance and robustness. The paper also establishes theoretical connections between the proposed model and popular Fuzzy K-Means clustering techniques. Experimental results on several real datasets demonstrate the effectiveness of the algorithm.
• Abstract（参考訳）: ファジィK平均クラスタリングは教師なしデータ分析において重要な手法である。 K-Meansのような従来のクラスタリングアルゴリズムとは異なり、データポイントは複数のクラスタに属することができ、反復最適化によって最適なクラスタセンターとメンバシップを確立することで、データのファジィパーティショニングを実現することができる。 しかし、一般的なファジィK平均アルゴリズムの性能は、初期クラスタセントロイドの選択に敏感であり、平均クラスタセントロイドを更新する際のノイズにも影響する。 これらの課題に対処するため,本論文では,距離行列計算のみにより,クラスタセントロイドへの依存を完全に排除する,ファジィ・タマティット{K}-平均クラスタリングアルゴリズムを提案する。 この革新により、サンプルポイント間の距離測定の柔軟性が向上し、アルゴリズムの性能と堅牢性が向上する。 また,提案モデルとFizzy K-Meansクラスタリング手法の理論的関連性を確立する。 いくつかの実データに対する実験結果から,アルゴリズムの有効性が示された。

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