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首页> 外文会议>International IEEE Conference on Intelligent Systems >Adaptive Fuzzy Clustering for improving classification performance in yeast data set
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Adaptive Fuzzy Clustering for improving classification performance in yeast data set

机译：用于提高酵母数据集中分类性能的自适应模糊聚类

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摘要

In data mining, there is inter-category imbalance of data which includes unnecessary data that hinder the formulation of an efficient model. This paper called FSFC+ introduces a new focused sampling based on adaptive Fuzzy Clustering. By applying FSFC+, the optimal number of clusters was used by adaptive method. It removes unuseful data that can be obstacles to the formulation of an efficient model. When there is no information about data set, we would evaluate the fitness of partitions produced by cluster validity index. In addition, it is very useful in data analysis because it can quantify the degree of membership of data to multiple clusters.
机译：在数据挖掘中，存在类别的数据不平衡，包括不必要的数据阻碍了有效模型的制定。本文称为FSFC +基于自适应模糊聚类引入了一种新的聚焦抽样。通过应用FSFC +，自适应方法使用最佳簇数。它删除了对制定有效模型的障碍的无限数据。当没有有关数据集的信息时，我们将评估群集有效性索引产生的分区的适应性。此外，它在数据分析中非常有用，因为它可以量化数据的成员资格程度到多个集群。

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