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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Understanding and Controlling the Membership Degrees in Fuzzy Clustering

verfasst von : Frank Klawonn

Erschienen in: From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Fuzzy cluster analysis uses membership degrees to assign data objects to clusters in order to better handle ambiguous data that share properties of different clusters. However, the introduction of membership degrees requires a new parameter called fuzzifier. In this paper the good and bad effects of the fuzzifier on the clustering results are analysed and based on these considerations a more general approach to fuzzy clustering is proposed, providing better control on the membership degrees and their influence in fuzzy cluster analysis.

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Metadaten
Titel
Understanding and Controlling the Membership Degrees in Fuzzy Clustering
verfasst von
Frank Klawonn
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering

Print ISBN: 978-3-540-31313-7

Electronic ISBN: 978-3-540-31314-4

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/3-540-31314-1_54