Type-II Fuzzy Possibilistic C-Mean Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Fuzzy clustering is well known as a robust and efficient way to reduce computation cost to obtain the better results. In the literature, many robust fuzzy clustering models have been presented such as Fuzzy C-Mean (FCM) and Possibilistic C-Mean (PCM), where these methods are Type-I Fuzzy clustering. Type-II Fuzzy sets, on the other hand, can provide better performance than Type-I Fuzzy sets, especially when many uncertainties are presented in real data. The focus of this paper is to design a new Type-II Fuzzy clustering method based on Krishnapuram and Keller PCM. The proposed method is capable to cluster Type-II fuzzy data and can obtain the better number of clusters (c) and degree of fuzziness (m) by using Type-II Kwon validity index. In the proposed method, two kind of distance measurements, Euclidean and Mahalanobis are examined. The results show that the proposed model, which uses Mahalanobis distance based on Gustafson and Kessel approach is more accurate and can efficiently handle uncertainties. Keywords— Type-II Fuzzy Logic; Possibilistic C-Mean (PCM); Mahalanobis Distance; Cluster Validity Index;
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».