سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

بررسی تاثیر بکارگیری توابع زیان مختلف بر عملکرد مدل خوشه‌بندی فازی برای داده‌های فازی در صورت وجود داده‌های دورافتاده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه ریاضی کاربردی، دانشکده ریاضی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی علوم پایه، زنجان، ایران
10.22034/jfsa.2024.420390.1187
چکیده
در این مقاله، استفاده از یک تابع زیان جدید در مدل خوشه‌بندی فازی برای داده‌های فازی را پیشنهاد و تاثیر استفاده از این تابع زیان و توابع زیان مربعی، هابر، خطی، سیگموییدی و لگاریتمی بر عملکرد مدل را در صورت وجود داده‌های دورافتاده در مجموعه داده‌ها، در شبیه‌سازی صورت پذیرفته بررسی کرده‌ایم. مجموعه داده‌های مورد استفاده، از نظر تعداد ویژگی‌ها (۲ و ۳)، تعداد کلاس‌ها (۳ و ۴) و پخش و تعداد داده‌های دورافتاده (۲۰ و ۳۸ و ۴)، دارای تنوع مناسبی هستند. نتایج شبیه‌سازی موید آن است که تابع زیان هابر و تابع زیان جدید، نسبت به وجود داده‌‌های دورافتاده مقاوم هستند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    Bezdek, J. (1981) Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum Press, New York.
[2]    Butkiewicz, B. (2005) Robust fuzzy clustering with fuzzy data. Advances in Web Intelligence, Third International Atlantic Web Intelligence Conjerence, AWIC 2005, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Berlin, Heidelberg, 3528, 76-82.
[3]    Campello, R. (2007) A fuzzy extension of the Rand index and other related indexes for clustering and classification assessment. Pattern Recognition Letters, 28 (7), 833-841.
[4]    D'Urso, P. (2007) Fuzzy clustering of fuzzy data. Advances in Fuzzy Clustering and Its Applications, 155-192.
[5]    D'Urso, P., De Giovanni, L. (2014) Robust clustering of imprecise data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 136, 58-80.
[6]    D'Urso, P., Leski, J. (2020) Fuzzy clustering of fuzzy data based on robust loss functions and ordered weighted averaging. Fuzzy Sets and Systems, 389, 1-28.
[7]    Eskandari, E., Khastan, A. (2023) A robust fuzzy clustering model for fuzzy data based on an adaptive weighted L, norm. Iranian Journal oj Fuzzy Systems, 20 (6), 1-20.
[8]    Eskandari, E., Khastan, A., Tomasiello, S. (2022) Improved determination of the weights in a clustering approach based on a weighted dissimilarity measure between fuzzy data. 2022 IEEE Int. Conj. Fuzzy Syst. (FUZZ-IEEE), Padua, Italy, 1-6.
[9]    Hullermeier, E., Rifqi, M., Henzgen, S., Senge, R. (2012) Comparing fuzzy partitions: a generalization of the Rand index and related measures. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 20 (3), 546-556.
[10]        Hung, W., Yang, M. (2005) Fuzzy clustering on LR-type fuzzy numbers with an application in Taiwanese tea evaluation. Fuzzy Sets and Systems, 150 (3), 561-577.
[11]    Jin, X., Han, J. (2010) K-medoids clustering. Encyclopedia oj Machine Learning, 697-700.
[12]        Sato, M., Sato, Y. (1995) Fuzzy clustering model for fuzzy data. Proceedings of 1995 IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 4, 2123-2128.
[13]        Thrun, M. (2018) Projection-based clustering through self organization and swarm intelligence. Springer Vieweg, Wiesbaden.
[14]        Urbanowicz, R.J. [@DocUrbs]. (2018, Jun 15). New proposed field Iterm Venn diagram for an upcoming talk. My take on illustrating the relationship between #Data- Science, #MachineLearning, #ArtijicialIntelligence, #Statistics [Tweet]. Twitter. https://twitter.com/DocUrbs/status/1007375834347376642
[15]    Yang, M., Ko, C. (1996) On a class of fuzzy c-numbers clustering procedures for fuzzy data.  Fuzzy Sets and Systems, 84 (1), 49-60.
[16]        Yang, M., Liu, H. (1999) Fuzzy clustering procedures for conical fuzzy vector data. Fuzzy Sets and Systems, 106 (2), 189-200.
[17]        Zarandi, M., Razaee, Z. (2010) A fuzzy clustering model for fuzzy data with outliers. International Journal of Fuzzy System Applications (IJFSA), 1 (2), 29-42.
[18]        Zelnik-Manor, L., Perona, P. (2004) Self-tuning spectral clustering. Proceedings of the 17th International Conference on Neural Information Processing Systems, 17, 1601-1608.
دوره 7، شماره 1 - شماره پیاپی 14
بیانیه دسترسی آزاد
تیر 1403
صفحه 109-123

  • تاریخ دریافت 20 مهر 1402
  • تاریخ بازنگری 31 خرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 28 مرداد 1403