Generalized Fuzzy C-Means Clustering with Improved Fuzzy Partitions and Shadowed Sets
المؤلفون المشاركون
Zabihi, Seyed Mohsen
Akbarzadeh-T, Mohammad-R
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-01-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Clustering involves grouping data points together according to some measure of similarity.
Clustering is one of the most significant unsupervised learning problems and do not need any labeled data.
There are many clustering algorithms, among which fuzzy c-means (FCM) is one of the most popular approaches.
FCM has an objective function based on Euclidean distance.
Some improved versions of FCM with rather different objective functions are proposed in recent years.
Generalized Improved fuzzy partitions FCM (GIFP-FCM) is one of them, which uses Lp norm distance measure and competitive learning and outperforms the previous algorithms in this field.
In this paper, we present a novel FCM clustering method with improved fuzzy partitions that utilizes shadowed sets and try to improve GIFP-FCM in noisy data sets.
It enhances the efficiency of GIFP-FCM and improves the clustering results by correctly eliminating most outliers during steps of clustering.
We name the novel fuzzy clustering method shadowed set-based GIFP-FCM (SGIFP-FCM).
Several experiments on vessel segmentation in retinal images of DRIVE database illustrate the efficiency of the proposed method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zabihi, Seyed Mohsen& Akbarzadeh-T, Mohammad-R. 2012. Generalized Fuzzy C-Means Clustering with Improved Fuzzy Partitions and Shadowed Sets. ISRN Artificial Intelligence،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508957
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zabihi, Seyed Mohsen& Akbarzadeh-T, Mohammad-R. Generalized Fuzzy C-Means Clustering with Improved Fuzzy Partitions and Shadowed Sets. ISRN Artificial Intelligence No. 2012 (2012), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508957
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zabihi, Seyed Mohsen& Akbarzadeh-T, Mohammad-R. Generalized Fuzzy C-Means Clustering with Improved Fuzzy Partitions and Shadowed Sets. ISRN Artificial Intelligence. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-508957
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-508957
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر