A Heuristic Approach to Possibilistic Clustering: Algorithms and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Mai 2015, 2015
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The present book outlines a new approach to possibilistic clustering in which the sought clustering structure of the set of objects is based directly on the formal definition of fuzzy cluster and the possibilistic memberships are determined directly from the values of the pairwise similarity of objects. The proposed approach can be used for solving different classification problems. Here, some techniques that might be useful at this purpose are outlined, including a methodology for constructing a set of labeled objects for a semi-supervised clustering algorithm, a methodology for reducing analyzed attribute space dimensionality and a methods for asymmetric data processing. Moreover, a technique for constructing a subset of the most appropriate alternatives for a set of weak fuzzy preference relations, which are defined on a universe of alternatives, is described in detail, and a method for rapidly prototyping the Mamdani's fuzzy inference systems is introduced. This book addresses engineers, scientists, professors, students and post-graduate students, who are interested in and work with fuzzy clustering and its applications 240 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642443015
- Titolo
- A Heuristic Approach to Possibilistic Clustering: Algorithms and Applications
- Autore
- Dmitri A. Viattchenin
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Mai 2015
- Anno di pubblicazione
- 2015
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 364244301X
- ISBN 13
- 9783642443015
- Peso dell'articolo
- 371 grammi
- Dimensioni
- 235x155x14 mm
The present book outlines a new approach to possibilistic clustering in which the sought clustering structure of the set of objects is based directly on the formal definition of fuzzy cluster and the possibilistic memberships are determined directly from the values of the pairwise similarity of objects. The proposed approach can be used for solving different classification problems. Here, some techniques that might be useful at this purpose are outlined, including a methodology for constructing a set of labeled objects for a semi-supervised clustering algorithm, a methodology for reducing analyzed attribute space dimensionality and a methods for asymmetric data processing. Moreover, a technique for constructing a subset of the most appropriate alternatives for a set of weak fuzzy preference relations, which are defined on a universe of alternatives, is described in detail, and a method for rapidly prototyping the Mamdani’s fuzzy inference systems is introduced. This book addresses engineers, scientists, professors, students and post-graduate students, who are interested in and work with fuzzy clustering and its applications
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