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A fuzzy clustering procedure for random fuzzy sets

机译：随机模糊集的模糊聚类过程

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A fuzzy clustering method for random fuzzy sets is proposed. The starting point is a p-value matrix with elements obtained by comparing the expected values of random fuzzy sets by means of a bootstrap test. As such, the p-value matrix can be viewed as a relational data matrix since the p-values represent a kind of similarity between random fuzzy sets. For this reason, in order to cluster random fuzzy sets, fuzzy clustering techniques for relational data can be applied. In this context, the so-called NE-FRC algorithm is considered. One of the most important advantages of the NE-FRC is that the relational data could not be derived from Euclidean distances. Some simulations are presented to show the behavior of the proposed procedure and two applications to real-life situations are also included. (C) 2016 Elsevier B.V. Allrightsreserved.
机译：提出了一种用于随机模糊集的模糊聚类方法。起点是一个p值矩阵，其中的元素是通过自举测试比较随机模糊集的期望值而获得的。这样，由于p值表示随机模糊集之间的一种相似性，因此可以将p值矩阵视为关系数据矩阵。因此，为了对随机模糊集进行聚类，可以应用关系数据的模糊聚类技术。在这种情况下，考虑所谓的NE-FRC算法。 NE-FRC的最重要优点之一是关系数据不能从欧几里得距离得出。提出了一些模拟来显示所提出程序的行为，并且还包括了对实际情况的两种应用。 （C）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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