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【24h】

ラフメンバシップ関数に基づく決定表の非階層的クラスタリング

机译:基于Ruff Membership函数的决策表的非分层群集

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摘要

複数の決定表をクラスタ―解析することにより,集団内の主だった考え方の分布を知ることができる.決定表を扱っているので,考え方はif-then ルールとして取扱われる.決定表の分類法として,従来,階層的クラスタリング(AHC) 法が提案されている.この方法では,どのようにクラスターが形成されていくかをみることはできるが,クラスタ―数が与えられた下で,何らかの評価関数を最適化した分類結果を示すものではない.本研究では,非階層クラスタリング法であるK-means 法やFuzzy C-means 法の適用を検討し,有用性を考察する.
机译:通过群集多个决策,可以了解组中的主要概念的分布。由于判决表进行处理,因此该想法被称为IF-Then Rule。传统上,已经提出了分层聚类(AHC)方法作为决策表的分类方法。通过这种方式,如何查看群集,但给出群集数量,它不指示优化一些评估函数的分类结果。在本研究中,我们将考虑k-means方法,非分层聚类方法和模糊C-均值方法的应用,并考虑有用性。

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