Кластеризація FLAME

FLAME кластеризація (англ. Fuzzy clustering by Local Approximation of MEmberships — нечітка кластеризація за локальним наближенням приналежності) — це алгоритм кластеризації даних, який визначає кластери в найгустіших частинах набору даних і виконує приписування до кластера, базуючись на зв'язках між сусідніми об'єктами. Особливістю даного алгоритму є те, що зв'язки між сусідніми об'єктами використовуються для виокремлення приналежності сусідніх об'єктів з повного простору об'єктів.

Опис алгоритму FLAME

Алгоритм FLAME в основному поділяється на три кроки:

  1. Отримання структурованих даних з набору даних:
    1. Побудова граф зв'язку для об'єднання кожного об'єкта з його К-Найближчими Сусідами(КНС);
    2. Визначення густини для кожного об'єкта, базуючись на їх близькості до їх КНС;
    3. Об'єкти поділяються на 3 типи:
      1. Об'єкти Підтримки Кластера(ОПК): об'єкти з більшою густиною, ніж в інших об'єктів;
      2. Крайні об'єкти: об'єкти з меншою густиною, ніж інших сусідніх об'єктів і меншою ніж якийсь наперед заданий поріг;
      3. Всі інші.
  2. Локальне/Сусідське наближення нечіткої приналежності:
    1. Ініціалізація нечіткої приналежності:
      1. Кожен ОПК чітко прикріплений до одного з кластерів і представляє його;
      2. Всі крайні об'єкти чітко прикріплені до групи «За межами»(ЗМ);
      3. Всі інші об'єкти порівну відносяться до всіх кластерів і групи ЗМ;
    2. Після цього нечітку приналежність об'єктів всіх типів змінюють за збіжним ітераційним алгоритмом, який називається Локальне/Сусідське Наближення Нечіткої Приналежності. В цьому алгоритмі нечітку приналежність кожного об'єкта оновлють за лінійною компбінацією нечіткої приналежності його найближчих сусідів.
  3. Побудова кластера з нечіткої приналежності двома можливими шляхами:
    1. Один-до-одного: приписування об'єкта до кластера, до якого він має більшу приналежність
    2. Один до багатьох: приписування об'єкта до кластера, до якого він має приналежніть більшу за значення певного порогу.

Проста ілюстрація кластеризації двовимірного тестового набору даних

Див. також

Посилання
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.