Анализ устойчивости методов нечеткой кластеризации к выбору их параметров

• Veröffentlicht in: Штучний інтелект
• Datum: 2010
• 1. Verfasser: Залесская, К.М.
• Format: Artikel
• Sprache: Russian
• Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
• Schlagworte: Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58480
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Анализ устойчивости методов нечеткой кластеризации к выбору их параметров / К.М. Залесская // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 359-369. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

В статье проводится анализ оптимизационных методов нечеткой кластеризации FCM, NC, PCM, FRC. Рассматриваются вопросы определения значений параметров методов нечеткой кластеризации: начальных значений центроидов и параметров доверительных границ основных кластеров. Исследуется проблема устойчивости решений задачи нечеткой кластеризации к определению значений указанных параметров. Проводиться аналіз оптимізаційних методів нечіткої кластеризації FCM, NC, PCM, FRC. Розглядаються питання щодо визначення значень параметрів методів нечіткої кластеризації: початкових значень центроїдів і параметрів довірчих меж основних кластерів. Досліджується проблема стійкості рішень задачі нечіткої кластеризації відносно визначення значень вказаних параметрів. The analysis of optimization of fuzzy clustering methods FCM, NC, PCM, FRC is being made. The question of definition of parameters values of fuzzy clustering method such as initial values of centroids and the parameters of the primal cluster confidence limits is being considered. The question of the stability of fuzzy clustering problem solution with reference to the definition of the parameters specified values is being researched.