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Partitional fuzzy clustering methods based on adaptive quadratic distances

机译：基于自适应二次距离的分区模糊聚类方法

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This paper presents partitional fuzzy clustering methods based on adaptive quadratic distances. The methods presented furnish a fuzzy partition and a prototype for each cluster by optimizing an adequacy criterion based on adaptive quadratic distances. These distances change at each algorithm iteration and can either be the same for all clusters or different from one cluster to another. Moreover, various fuzzy partition and cluster interpretation tools are introduced. Experiments with real and synthetic data sets show the usefulness of these adaptive fuzzy clustering methods and the merit of the fuzzy partition and cluster interpretation tools.
机译：本文提出了基于自适应二次距离的分区模糊聚类方法。提出的方法通过基于自适应二次距离优化适当性准则，为每个聚类提供了模糊分区和原型。这些距离在每次算法迭代时都会更改，并且对于所有群集而言可以相同，也可以在一个群集与另一个群集之间不同。此外，介绍了各种模糊分区和聚类解释工具。使用真实和合成数据集进行的实验表明了这些自适应模糊聚类方法的实用性以及模糊分区和聚类解释工具的优点。

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