Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bi-Level Multi-View fuzzy Clustering with Exponential Distance

論文の概要: Bi-Level Multi-View fuzzy Clustering with Exponential Distance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22932v1
Date: Sat, 29 Mar 2025 01:35:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-01 14:37:12.395446
Title: Bi-Level Multi-View fuzzy Clustering with Exponential Distance
Title（参考訳）: 指数距離を用いた双方向多視点ファジィクラスタリング
Authors: Kristina P. Sinaga,
Abstract要約: 指数的多視点FCM (E-MVFCM) と指数的2レベル多視点ファジィc平均クラスタリング (EB-MVFCM) を導入する。 EB-MVFCMは特徴係数と重み係数を同時に自動計算する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: In this study, we propose extension of fuzzy c-means (FCM) clustering in multi-view environments. First, we introduce an exponential multi-view FCM (E-MVFCM). E-MVFCM is a centralized MVC with consideration to heat-kernel coefficients (H-KC) and weight factors. Secondly, we propose an exponential bi-level multi-view fuzzy c-means clustering (EB-MVFCM). Different to E-MVFCM, EB-MVFCM does automatic computation of feature and weight factors simultaneously. Like E-MVFCM, EB-MVFCM present explicit forms of the H-KC to simplify the generation of the heat-kernel $\mathcal{K}(t)$ in powers of the proper time $t$ during the clustering process. All the features used in this study, including tools and functions of proposed algorithms will be made available at https://www.github.com/KristinaP09/EB-MVFCM.
Abstract（参考訳）: 本研究では,多視点環境におけるファジィc-means(FCM)クラスタリングの拡張を提案する。まず,指数的多視点FCM(E-MVFCM)を紹介する。 E-MVFCMは熱カーネル係数(H-KC)と重み係数を考慮した集中型MVCである。次に,指数的双方向多視点ファジィc平均クラスタリング(EB-MVFCM)を提案する。 E-MVFCMとは異なり、EB-MVFCMは特徴係数と重み係数を同時に自動計算する。 E-MVFCM と同様に、EB-MVFCM は H-KC の明示的な形式を示し、クラスタリング過程における適切な時間 $t$ の力で熱カーネル $\mathcal{K}(t)$ の生成を単純化する。提案されたアルゴリズムのツールや関数を含む、この研究で使用されるすべての機能は、https://www.github.com/KristinaP09/EB-MVFCMで利用可能になる。

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