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海因里希·弗里茨;路易斯·埃斯库德罗（Luis a.García-Escudero）。;阿古斯汀·梅奥·伊斯卡尔

鲁棒约束模糊聚类。 （英语） Zbl 1321.62070号

信息科学。 245, 38-52 (2013).
摘要：众所周知，在应用聚类方法时，异常值和噪声数据可能非常有害。已经提出了几种能够处理噪声存在的模糊聚类方法。在这项工作中，我们提出了一种称为F-TCLUST的稳健聚类方法，该方法基于修剪由数据集本身（“公平”）确定的固定比例的观测值。所提出的方法还考虑了特征值比约束，这使其成为一个数学上定义良好的问题，并用于控制簇散射之间允许的差异。针对其实际实现，提出了一种计算上可行的算法。文中还对如何选择控制模糊聚类过程性能的参数给出了一些指导。

引用于7文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62时86分 多元分析与模糊性
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）

关键词：

群集;模糊聚类;噪音;离群值;约束;修整

软件：

TCLUST公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Fritz}等人，《信息科学》。245，38-52（2013年；兹bl 1321.62070）
全文： 内政部 链接

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