کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
411407 | 679553 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Fuzzy clustering with the entropy of attribute weights
ترجمه فارسی عنوان
خوشه بندی فازی با آنتروپی وزن معنی دار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
خوشه بندی وزن دار ویژگی حداکثر تنظیم آنتروپی، روش کرنل، انتخاب ویژگی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
For many datasets, it is a difficult work to seek a proper cluster structure which covers the entire feature set. To extract the important features and improve the clustering, the maximum-entropy-regularized weighted fuzzy c-means (EWFCM) algorithm is proposed in this paper. A new objective function is developed in the proposed algorithm to achieve the optimal clustering result by minimizing the dispersion within clusters and maximizing the entropy of attribute weights simultaneously. Then the kernelization of proposed algorithm is realized for clustering the data with ‘non-spherical’ shaped clusters. Experiments on synthetic and real-world datasets have demonstrated the efficiency and superiority of the presented algorithms.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 198, 19 July 2016, Pages 125–134
Journal: Neurocomputing - Volume 198, 19 July 2016, Pages 125–134
نویسندگان
Jin Zhou, Long Chen, C.L. Philip Chen, Yuan Zhang, Han-Xiong Li,