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用于识别模糊分类器的监督模糊聚类:每个规则可以表示多个不同概率的类-matlab开发
用于识别模糊分类器的监督模糊聚类:每个规则可以表示多个不同概率的类-matlab开发
上传者:
38558246
|
上传时间: 2022-05-23 21:41:08
|
文件大小: 454KB
|
文件类型: ZIP
matlab
经典的模糊分类器由规则组成,每个规则描述一个类。 在本文中,提出了一种新的模糊模型结构,其中每个规则可以表示具有不同概率的多个类。 获得的分类器可以被认为是二次贝叶斯分类器的扩展,它利用模型的混合来估计类条件密度。 有人提出了一种监督聚类算法来识别这种模糊模型。 模糊分类器的相关输入变量是基于通过 Fisher 的类间可分离性标准对聚类进行的分析来选择的。 这种新方法应用于著名的葡萄酒和威斯康星乳腺癌分类问题。 它也被描述在: J. Abonyi, F. Szeifert,用于识别模糊分类器的监督模糊聚类,模式识别快报,24(14) 2195-2207,2003 年 10 月 如需更多 MATLAB 工具,请访问: http://www.abonyilab.com/software-and-data
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