Sammanfattning av denna webbsida: De traditionella prototypbaserade klustermetoderna, såsom den välkända fuzzy c-mean-algoritmen (FCM) behöver vanligtvis tillräckligt med data för att hitta en bra klusterpartition. Om tillgängliga data är begränsade eller knappa kommer de flesta av de befintliga prototypbaserade klusteralgoritmerna inte längre att vara effektiva. Även om uppgifterna för den nuvarande klusteruppgiften kan vara knappa, finns det vanligtvis en del användbar kunskap tillgänglig i de relaterade scenerna/domänerna. I denna studie tillämpas begreppet överföringslärande på prototypbaserad fuzzy clustering (PFC). I synnerhet utnyttjas idén om att utnyttja kunskap från källdomänen för att utveckla en uppsättning överföringsprototypbaserade fuzzy clustring-algoritmer (TPFC). Tre stycken
Ref överförde prototypbaserad fuzzy clustering.
Transfer Prototype-based Fuzzy Clustering
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}