Правдоподібна нечітка кластеризація даних на основі еволюційного методу божевільних котів

• Дата: 2021
• Автори: Bodyanskiy, Yevgeniy, Shafronenko, Alina, Pliss, Iryna
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021
• Теми: нечітка кластеризація; теорія правдоподібності; еволюційні методи оптимізації; правдоподібна нечітка кластеризація; центроїди-прототипи; котяча зграя; режим трасування; режим пошуку; рівень належності; нечеткая кластеризация; теория правдоподобности; эволюционные методы оптимизации; правдоподобная нечеткая кластеризация; центроиды-прототипы; кошачья стая; режим трассировки; режим поиска; уровень принадлежности; fuzzy clustering; credibility theory; evolutionary methods of optimization; credibilistic fuzzy clustering; centroids-prototypes; cats swarm; tracing mode; seeking mode; membership level
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/244607
• Назва журналу: System research and information technologies

The problem of fuzzy clustering of large datasets that are sent for processing in both batch and online modes, based on a credibilistic approach, is considered. To find the global extremum of the credibilistic fuzzy clustering goal function, the modification of the swarm algorithm of crazy cats swar...