ЭВОЛЮЦИОННЫЙ МЕТОД НЕЧЕТКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
Предлагается эволюционный метод нечеткой кластеризации, использующий генетический алгоритм с переменной длиной хромосом, который позволяет находить близкое к оптимальному разбиение объектов на кластеры с одновременным определением их числа. Проводится теоретический анализ вычислительной сложности пр...
Saved in:
| Format: | Article |
|---|---|
| Language: | Russian |
| Published: |
National Academy of Sciences of Belarus, the United Institute of Informatics Problems
2018-10-01
|
| Series: | Informatika |
| Online Access: | https://inf.grid.by/jour/article/view/518 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Предлагается эволюционный метод нечеткой кластеризации, использующий генетический алгоритм с переменной длиной хромосом, который позволяет находить близкое к оптимальному разбиение объектов на кластеры с одновременным определением их числа. Проводится теоретический анализ вычислительной сложности предложенного метода в сравнении со стандартным подходом к поиску количества кластеров в данных. При проведении тестирования метода на двух наборах данных показывается, что классификационные правила, построенные на основе предложенного метода кластеризации, имеют более высокую точность классификации, чем полученные классическим FCM-методом. |
|---|---|
| ISSN: | 1816-0301 |