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A New Heuristic Function for DC~*

机译：DC〜*的新启发式函数

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摘要

DC~* (Double Clustering with A~*) is an algorithm capable of generating highly interpretable fuzzy information granules from preclassified data. These information granules can be used as bulding-blocks for fuzzy rule-based classifiers that exhibit a good tradeoff between interpretability and accuracy. DC~* relies on A~* for the granulation process, whose efficiency is tightly related to the heuristic function used for estimating the costs of candidate solutions. In this paper we propose a new heuristic function that is capable of exploiting class information to overcome the heuristic function originally used in DC~* in terms of efficiency. The experimental results show that the proposed heuristic function allows huge savings in terms of computational effort, thus making DC~* a competitive choice for designing interpretable fuzzy rule-based classifiers.
机译：DC〜*（带有A〜*的双重聚类）是一种能够根据预分类数据生成高度可解释的模糊信息颗粒的算法。这些信息颗粒可以用作基于模糊规则的分类器的扩展块，这些分类器在可解释性和准确性之间表现出良好的权衡。 DC〜*在制粒过程中依赖于A〜*，其效率与用于估算候选解决方案成本的启发式函数紧密相关。在本文中，我们提出了一种新的启发式函数，该函数能够利用类信息克服就效率而言最初用于DC〜*的启发式函数。实验结果表明，提出的启发式函数可以节省大量的计算工作量，从而使DC〜*成为设计可解释的基于模糊规则的分类器的竞争选择。

著录项

  • 来源
    《Fuzzy logic and applications》|2013年|44-51|共8页
  • 会议地点 Genoa(IT)
  • 作者

    Marco Lucarelli; Corrado Mencar; Ciro Castiello; Anna Maria Fanelli;

  • 作者单位

    Department of Informatics, University of Bari 'A. Moro', Bari, Italy;

    Department of Informatics, University of Bari 'A. Moro', Bari, Italy;

    Department of Informatics, University of Bari 'A. Moro', Bari, Italy;

    Department of Informatics, University of Bari 'A. Moro', Bari, Italy;

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