کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
409403 | 679069 | 2015 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A sparse fuzzy c-means algorithm based on sparse clustering framework
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Fuzzy c-means (FCM) is a well-known clustering method that has wide applications in statistics, pattern recognition and data mining. However, its performance on large scale and high dimensional data is not satisfactory. In this paper, we propose sparse fuzzy C-means (SFCM) algorithm, which reforms traditional FCM to deal with high dimensional data clustering, based on Witten׳s sparse clustering framework. SFCM embeds feature selection into FCM via sparse weighting and makes model interpretation easier. The experiments and comparisons indicate the method is able to select important features and also increase the efficiency for large-scale clustering problem.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 157, 1 June 2015, Pages 290–295
Journal: Neurocomputing - Volume 157, 1 June 2015, Pages 290–295
نویسندگان
Xianen Qiu, Yanyi Qiu, Guocan Feng, Peixing Li,