Улучшение сходимости нейро-фаззи кластеризации многомерных данных при использовании неевклидовых метрик

• Published in: Искусственный интеллект
• Date: 2013
• Main Authors: Ахметшина, Л.Г., Егоров, А.А., Удовик, И.М.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2013
• Subjects: Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85077
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Улучшение сходимости нейро-фаззи кластеризации многомерных данных при использовании неевклидовых метрик / Л.Г. Ахметшина, А.А. Егоров, И.М. Удовик // Искусственный интеллект. — 2013. — № 3. — С. 534–541. — Бібліогр.: 8 назв. — рос.

В статье предложен модифицированный алгоритм гибридной нечеткой кластеризации mdsFCM, который благодаря применению матрицы расстояний Махаланобиса в процессе подготовки центроидов к обработке сетью Кохонена и выполнения сжатия ее размера, позволяет повысить сходимость и, в ряде случаев, чувствите...