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01.03.2015 | Regular Article | Ausgabe 1/2015

Advances in Data Analysis and Classification 1/2015

Trimmed fuzzy clustering for interval-valued data

Zeitschrift:
Advances in Data Analysis and Classification > Ausgabe 1/2015
Autoren:
Pierpaolo D’Urso, Livia De Giovanni, Riccardo Massari

Abstract

In this paper, following a partitioning around medoids approach, a fuzzy clustering model for interval-valued data, i.e., FCMd-ID, is introduced. Successively, for avoiding the disruptive effects of possible outlier interval-valued data in the clustering process, a robust fuzzy clustering model with a trimming rule, called Trimmed Fuzzy \(C\)-medoids for interval-valued data (TrFCMd-ID), is proposed. In order to show the good performances of the robust clustering model, a simulation study and two applications are provided.

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