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INICIO | 28 de noviembre de 2023

Fuzzy clustering: Insights and new approach.

Título inglés Fuzzy clustering: Insights and new approach.
Título español Agrupamiento difuso: perspectivas y un enfoque nuevo.
Autor/es Klawonn, Frank
Organización Dep. Comput. Sci. Univ. Appl. Sci. Braunschweig/Wolfenbüttel, Wolfenbüttel, Alemania
Revista 1134-5632
Publicación 2004, 11 (2-3): 125-142, 15 Ref.
Tipo de documento articulo
Idioma Inglés
Resumen inglés Fuzzy clustering extends crisp clustering in the sense that objects can belong to various clusters with different membership degrees at the same time, whereas crisp or deterministic clustering assigns each object to a unique cluster. The standard approach to fuzzy clustering introduces the so-called fuzzifier which controls how much clusters may overlap. In this paper we illustrate, how this fuzzifier can help to reduce the number of undesired local minima of the objective function that is associated with fuzzy clustering. Apart from this advantage, the fuzzifier has also some drawbacks that are discussed in this paper. A deeper analysis of the fuzzifier concept leads us to a more general approach to fuzzy clustering that can overcome the problems caused by the fuzzifier.
Clasificación UNESCO 120903 ; 110208
Palabras clave español Análisis de datos ; Análisis cluster ; Lógica difusa
Código MathReviews MR2139293
Código Z-Math Zbl 1105.68414
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Equipo DML-E
Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT - CSIC)