ファジィc-means法 (fuzzy c-means method) †k-means法のように,各事例 \(\mathbf{x}_i\) をクラスタ \(k\) のいずれか一つに割り当てるのではなく,\(c\)個のクラスタに係数 \(u_{ki}\) に応じて割り当てる. ベクトルで表現されたデータ \(\mathbf{x}_i\) の集合である入力に対し,次の目的関数を最小化する分割最適化クラスタリング \[\mathrm{Err}\Bigl(\{u_{ki}\},\{\boldsymbol{\mu}_{k}\}\Bigr)=\sum_{k=1}^c\;\sum_{i=1}^N\;(u_{ki})^m{\|\mathbf{x}_i - \boldsymbol{\mu}_k\|}^2\] ただし,\(\boldsymbol{\mu}_k\) はクラスタ \(k\) の中心を表し,\(\|\cdot\|\) はユークリッドノルム,\(m\gt1\) は割り当てのファジィさを決めるパラメータで,\(c\) はクラスタ数のパラメータ. アルゴリズム †
関連項目 †リンク集 †関連文献 †
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