Abstract-Medan fuzzy c-means är en populär mjuk-klustering metod, dess effektivitet är till stor del begränsad till sfäriska kluster. Genom att tillämpa kärntrick försöker kärnan fuzzy c-means algoritm att ta itu med detta problem genom att kartlägga data med icke-linjära relationer till lämpliga funktionsrymder. Kernelkombination, eller val, är avgörande för effektiv klustring av kärnan. Tyvärr, för de flesta applikationer, är det obehagligt att hitta rätt kombination. Vi föreslår en multipel kärna fuzzy c-means (MKFC) algoritm som utökar den fuzzy c-means algoritm med en multipel kärna-learning inställning. Genom att införliva flera kärnor och automatiskt justera kärnvikterna är MKFC mer immun mot ineffektiva kärnor och irrelevanta funktioner. Detta gör valet av kärnor mindre viktigt. Dessutom visar vi att flera k-means i kärnan är ett specialfall av MKFC. Experiment på både syntetiska och verkliga data visar effektiviteten hos den föreslagna MKFC-algoritmen.
Multi-Kernel Fuzzy Clustering (MKFC) REF är ett annat försök att utveckla FCM som tar itu med problemet med begränsning av sfäriska kluster.
Multiple Kernel Fuzzy Clustering
{'venue': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}