Research on Efficient Fuzzy Clustering Method Based on Local Fuzzy Granular balls

要約

近年、ファジークラスタリングの問題が広く懸念されています。
既存のメソッドのメンバーシップ反復は、大部分がグローバルに考慮されており、ノイズの多い環境ではかなりの問題があり、多数の異なるサンプル サイズを持つクラスターの反復計算は正確でも効率的でもありません。
この論文では、大規模優先度の戦略から始めて、データは粒状ボールを使用してファジー反復され、データのメンバーシップ度はデータが配置されている2つの粒状ボールのみを考慮し、反復の効率を向上させます。
形成されたファジー粒状ボール セットは、さまざまなデータ シナリオに直面して、より多くの処理方法を使用できます。これにより、ファジー クラスタリング計算の実用性が向上します。

要約(オリジナル)

In recent years, the problem of fuzzy clustering has been widely concerned. The membership iteration of existing methods is mostly considered globally, which has considerable problems in noisy environments, and iterative calculations for clusters with a large number of different sample sizes are not accurate and efficient. In this paper, starting from the strategy of large-scale priority, the data is fuzzy iterated using granular-balls, and the membership degree of data only considers the two granular-balls where it is located, thus improving the efficiency of iteration. The formed fuzzy granular-balls set can use more processing methods in the face of different data scenarios, which enhances the practicability of fuzzy clustering calculations.

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