Entropy based statistical mechanical fuzzy clustering method and its visualization

基于熵的统计机械模糊聚类方法及其可视化

• 批准号: 19500201
• 负责人: YASUDA Makoto
• 金额: $ 2万
• 依托单位: Gifu National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2007
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2007 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19500201/
• 关键词: ファジィ理論; 情報統計力学; ファジィクラスタリング; ファジィc平均法; ファジィエントロピー; 確定的アニーリング法; シミュレーテッドアニーリング法; Tsallisエントロピー; 可視化; 自己組織化マップ; 遺伝的アルゴリズム; 競合共進化アルゴリズム; フォーカシング問題

The fuzzy clustering methods which combine the deterministic annealing (DA) approach with fuzzy entropy or Tsallis entropy are examined. By maximizing fuzzy entropy or Tsallis entropy within the framework of the fuzzy c-means (FCM) method, membership functions similar to the statistical mechanical distribution functions are obtained. The characteristics of these entropies and membership functions are investigated from the statistical mechanical point of view.Both fuzzy entropy and Tsallis entropy based FCM are formulated as DA clustering. Numerical experiments showed that these algorithms can divide data more properly and stably than the standard clustering method. The very fast annealing (VFA) method is applied to DA for cooling schedule of the temperature. Also, the membership functions are approximated by linear functions. The obtained results indicate that the proposed method can shorten computational times.Multidimensional questionnaire data were clustered and, by omitting some dimensions, the resultant clusters and memberships were visualized.

检查了将确定性退火方法与模糊熵或Tsallis熵结合的模糊聚类方法。通过在模糊C均值（FCM）方法的框架内最大化模糊熵或TSALLIS熵，可以获得与统计机械分布函数相似的成员资格函数。从统计机械的角度研究了这些熵和成员功能的特征。基于模糊的熵和基于Tsallis熵的FCM作为DA聚类表达。数值实验表明，与标准聚类方法相比，这些算法可以更正确，稳定地划分数据。将非常快速的退火（VFA）方法应用于DA，以进行温度的冷却时间表。同样，会员函数通过线性函数近似。获得的结果表明，所提出的方法可以缩短计算时间。多维问卷数据被聚集，并且通过省略一些维度，可视化了所得的群集和成员资格。

项目成果

クラスタリングデータの可視化

聚类数据可视化

• 发表时间: 2009
• 作者: 外川達馬;安田真
• 通讯作者: 安田真

ファジィエントロピーを利用したファジィc-平均法への確定的アニーリング法の適用(掲載決定)

确定性退火方法在使用模糊熵的模糊 c 均值方法中的应用（决定发表）

• 发表时间: 2010
• 期刊: 岐阜工業高等専門学校紀要 Vol.45
• 作者: 安田真;高木雅也
• 通讯作者: 高木雅也

Deterministic and simulated annealing approach to fuzzy c-means clustering

模糊 C 均值聚类的确定性模拟退火方法

• 发表时间: 2009
• 期刊: IJICIC Vol.5
• 作者: 安田真;高木雅也;M. Yasuda;M. Yasuda
• 通讯作者: M. Yasuda

エントロピーを導入したファジィクラスタリング手法の開発

利用熵的模糊聚类方法的发展

• 发表时间: 2009
• 作者: 白木辰哉;安田真
• 通讯作者: 安田真

Entropy maximization and deterministic annealing approach to fuzzy c-means clustering

模糊 C 均值聚类的熵最大化和确定性退火方法

• 发表时间: 2008
• 作者: 高木雅也;安田真;M. Yasuda
• 通讯作者: M. Yasuda