سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

خوشه‌بندی مبتنی بر جامعه فازی؛ چه هنگام و چگونه؟

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
بخش آمار، دانشکده ریاضی و کامپیوتر، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
10.22034/jfsa.2025.523784.1273
چکیده
تاکنون روش$\-$های متنوعی برای خوشه$\-$بندی داده$\-$های مستخرج از یک جامعۀ دقیق مطرح شده است. اما ممکن است در عمل با مواردی روبرو شویم که جامعه به$\-$صورت نادقیق یا فازی باشد مانند جامعۀ فازی خانوارهای پرمصرف، جامعۀ فازی کالاهای باکیفیت یک کارخانه، جامعۀ فازی افراد مسن، جامعۀ فازی خانوارهای با درآمد بالا. درچنین وضعیت$\-$هایی هر یک از داده$\-$های مستخرج از جامعه، علاوه بر مقدار مشاهده شده، شامل درجۀ عضویت آن مشاهده به جامعۀ فازی نیز است. در این مقاله روشی نوین برای خوشه$\-$بندی داده$\-$های مستخرج از یک جامعۀ فازی پیشنهاد شده که تعمیمی از الگوریتم \lr{-k}میانگین است. همچنین یک مثال عملی به$\-$منظور درک بهتر مفهوم جامعۀ فازی و نحوۀ عملکرد الگوریتم پیشنهادی مطرح شده است.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

 

[6]    B.S. Everitt, and G. Dunn. (1991). Applied multivariate data analysis. London: Edward Arnold.
[7]    C.C. Aggarwal, C.K. Reddy. (2014) Data clustering algorithms and applications, Data Mining and Knowledge Discovery Series.
[8]    D.S. Modha and W.S. Spangler. (2003) Feature Weighting in k-Means Clustering, Machine Learning, 52, 217-237.
[9]    D. Zhang, L. Wang, H. Wang, and C. Shi. (2020) Weighted fuzzy clustering with sample and feature weighting for high-dimensional data. Knowledge-Based Systems, 196, 105789.
[10]    H.-J. Zimmermann. (2001) Fuzzy set theory and its applications, 418, Springer.
[11]    I. J. Gordon. (1980) Statistical methods in social science, 2, New York: Wiley.
 
[12]        J. C. Bezdek. (1981) Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms, New York: Plenum Press.
[13]        J. Mohammadi and S. M. Taheri. (2004) Pedomodels fitting with fuzzy least squares regression, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 1, 45-61.
[14]        J.Z. Huang, M.K.NG, H.Rong, Z.Li. (2008) Automated Variable Weighting in k-Means Type Clustering, Department of Decision Sciences And Information Management.
[15]        K.A. Linderman, J.B. Sweeney, M.C. Ulrich, W. Li, Q. Song, and X. Yang. (2020) K‑means clustering of overweight and obese population using quantile‑transformed metabolic data. Journal of Biomedical Informatics, 109, 103511.
[16]        M. Eftekhari, A. Mehrpooya, F. Saberi-Movahed, and V. Torra. (2022) How fuzzy concepts con- tribute to machine learning. Studies in Fuzziness and Soft Computing, 416, Springer.
[17]        M. Namdari, J. H. Yoon, A. R. Abadi, S. M. Taheri and S. H. Choi. (2014) Fuzzy logistic regression with least absolute deviations estimators, Soft Computing, 19, 909-917.
[18]        P. H. A. Sneath, and R. R. Sokal. (1973) Numerical taxonomy: The principles and practice of nu- merical classification, William H. Freeman and Company.
[19]        R.J. Hathaway, and J.C. Bezdek. (1993) Weighted Fuzzy Clustering, Institute of Electrical and Electronics Engineers Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 15(5), 522-531.
[20]        V.P. Singh, and A.K. Mishra. (2021) Clustering diabetic patients based on their healthcare service utilization patterns, ResearchGate, Online avaliable.
دوره 8، شماره 2 - شماره پیاپی 17
بیانیه دسترسی آزاد
دی 1404
صفحه 91-108

  • تاریخ دریافت 25 اردیبهشت 1404
  • تاریخ بازنگری 11 مرداد 1404
  • تاریخ پذیرش 09 مهر 1404