Abstract-A new approach to nonlinear classification presenteras. I klassningsklassens träningsfas samlas träningsdata först in på ett oövervakat sätt genom fuzzy c c c-means eller en liknande algoritm. Klassetiketterna används inte i detta steg. Därefter beräknas ett suddigt förhållande mellan klungorna och klassidentifierarna. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för antalet prototyper att vara oberoende av antalet faktiska klasser. För klassificeringen av osynliga mönster, medlemsgraderna för funktionsvektorn i kluster först beräknas genom att använda avståndsmåttet för klusteralgoritmen. Därefter, utdata fuzzy set erhålls genom relationell sammansättning. Denna luddiga uppsättning innehåller medlemsgraderna i mönstret i de givna klasserna. Ett skarpt beslut erhålls genom defuzzification, som ger antingen en enda klass eller ett "avvisande" beslut, när en unik klass inte kan väljas på grundval av tillgänglig information. Principen för den föreslagna metoden visas på en artificiell datamängd och metodens tillämplighet visas vid identifiering av levande djur från registrerade ljudsekvenser. De erhållna resultaten jämförs med två andra klassificeringar.
I fuzzy relational classifier (FRC) algoritm föreslås av Setnes et al. REF, utbildningsdata först samlas av FCM, sedan en suddig relation mellan kluster och givna klasser är artificiellt fastställs uttryckligen med hjälp av en suddig sammansatt operatör.
Fuzzy relational classifier trained by fuzzy clustering
{'venue': 'IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society', 'journal': 'IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}