Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных
В статье предложен алгоритм гибридной нечеткой кластеризации mdsFCM, который благодаря применению неевклидовых метрик, вычисление которых основано на использовании матрицы ковариации, обладает более высокой чувствительностью при обработке многомерных данных. Представлены экспериментальные результаты...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2012 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2012
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57898 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 535-545. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862545964147933184 |
|---|---|
| author | Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. |
| author_facet | Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. |
| citation_txt | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 535-545. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | В статье предложен алгоритм гибридной нечеткой кластеризации mdsFCM, который благодаря применению неевклидовых метрик, вычисление которых основано на использовании матрицы ковариации, обладает более высокой чувствительностью при обработке многомерных данных. Представлены экспериментальные результаты применения предложенного алгоритма для кластеризации низкоконтрастных цветных медицинских изображений.
У статті запропоновано алгоритм гібридної нечіткої кластеризації mdsFCM, який завдяки застосуванню неевклідових метрик, заснованих на використанні матриці коваріації, має більш високий рівень чутливості при обробці багатовимірних даних. Представлені експериментальні результати застосування запропонованого алгоритму для кластеризації низькоконтрастних кольорових медичних зображень.
This article deals with the description of the hybrid fuzzy clustering algorithm mdsFCM, which is used non-Euclidian distances based on calculation the covariance matrix. This algorithm has the greater level of sensitivity while processing multidimensional data. The experimental results of the application of the proposed algorithm for low-contrast medical color images clustering are shown.
|
| first_indexed | 2025-11-25T09:02:07Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-57898 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-25T09:02:07Z |
| publishDate | 2012 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. 2014-03-15T18:03:54Z 2014-03-15T18:03:54Z 2012 Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 535-545. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57898 004.93 В статье предложен алгоритм гибридной нечеткой кластеризации mdsFCM, который благодаря применению неевклидовых метрик, вычисление которых основано на использовании матрицы ковариации, обладает более высокой чувствительностью при обработке многомерных данных. Представлены экспериментальные результаты применения предложенного алгоритма для кластеризации низкоконтрастных цветных медицинских изображений. У статті запропоновано алгоритм гібридної нечіткої кластеризації mdsFCM, який завдяки застосуванню неевклідових метрик, заснованих на використанні матриці коваріації, має більш високий рівень чутливості при обробці багатовимірних даних. Представлені експериментальні результати застосування запропонованого алгоритму для кластеризації низькоконтрастних кольорових медичних зображень. This article deals with the description of the hybrid fuzzy clustering algorithm mdsFCM, which is used non-Euclidian distances based on calculation the covariance matrix. This algorithm has the greater level of sensitivity while processing multidimensional data. The experimental results of the application of the proposed algorithm for low-contrast medical color images clustering are shown. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных Вплив виду міри відстані на чутливість нейро-фаззі кластеризації багатовимірних даних Influence of the Type of Distance Measure on Sensitivity of Neuro-Fuzzy Clustering for Multidimensional Data Article published earlier |
| spellingShingle | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных Ахметшина, Л.Г. Егоров, А.А. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| title | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных |
| title_alt | Вплив виду міри відстані на чутливість нейро-фаззі кластеризації багатовимірних даних Influence of the Type of Distance Measure on Sensitivity of Neuro-Fuzzy Clustering for Multidimensional Data |
| title_full | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных |
| title_fullStr | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных |
| title_full_unstemmed | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных |
| title_short | Влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных |
| title_sort | влияние вида меры расстояния на чувствительность нейро-фаззи кластеризации многомерных данных |
| topic | Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| topic_facet | Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/57898 |
| work_keys_str_mv | AT ahmetšinalg vliânievidameryrasstoâniânačuvstvitelʹnostʹneirofazziklasterizaciimnogomernyhdannyh AT egorovaa vliânievidameryrasstoâniânačuvstvitelʹnostʹneirofazziklasterizaciimnogomernyhdannyh AT ahmetšinalg vplivvidumírivídstanínačutlivístʹneirofazzíklasterizacííbagatovimírnihdanih AT egorovaa vplivvidumírivídstanínačutlivístʹneirofazzíklasterizacííbagatovimírnihdanih AT ahmetšinalg influenceofthetypeofdistancemeasureonsensitivityofneurofuzzyclusteringformultidimensionaldata AT egorovaa influenceofthetypeofdistancemeasureonsensitivityofneurofuzzyclusteringformultidimensionaldata |