Self-Organized Similarity based Kernel Fuzzy Clustering Model and Its Applications
5th International Workshop on Computational Intelligence & Applications Proceedings : IWCIA 2009
127-131 頁
2009-11 発行
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| ファイル情報(添付) | |
| タイトル ( eng ) |
Self-Organized Similarity based Kernel Fuzzy Clustering Model and Its Applications
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| 作成者 |
Kuwata Tomoyuki
Sato-Ilic Mika
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| 収録物名 |
5th International Workshop on Computational Intelligence & Applications Proceedings : IWCIA 2009
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| 開始ページ | 127 |
| 終了ページ | 131 |
| 抄録 |
The purpose of this paper is to improve the performance of the kernel fuzzy clustering model by introducing a self-organized algorithm. A conventional kernel fuzzy clustering model is defined as a model which is an improved additive fuzzy clustering. The purpose of this conventional model is to obtain a clearer result by consideration of the interaction of clusters. This paper proposes a fuzzy clustering model based on the idea of self-organized dissimilarity between two objects.
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| NDC分類 |
技術・工学 [ 500 ]
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| 言語 |
英語
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| 資源タイプ | 会議発表論文 |
| 出版者 |
IEEE SMC Hiroshima Chapter
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| 発行日 | 2009-11 |
| 権利情報 |
(c) Copyright by IEEE SMC Hiroshima Chapter.
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| 出版タイプ | Version of Record（出版社版。早期公開を含む） |
| アクセス権 | オープンアクセス |
| 収録物識別子 |
[ISSN] 1883-3977
[URI] http://www.hil.hiroshima-u.ac.jp/iwcia/2009/
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