Resumen

En este artículo se investiga la agrupación tripartita que implica la cobertura difusa, la adquisición de umbrales y el procesamiento de regiones límite. En primer lugar, se construye una cobertura difusa válida del universo sobre la base de una relación de similitud difusa adecuada, que ayuda a capturar la información estructural y las conexiones internas del conjunto de datos desde una perspectiva global. Debido a las ventajas de la cobertura difusa válida, exploramos la cobertura difusa válida en lugar del conjunto de datos en bruto para la agrupación tripartita basada en el algoritmo RFCM. Posteriormente, desde la perspectiva de la interpretación semántica del equilibrio de los cambios de incertidumbre en los conjuntos difusos, se propone un método de adquisición de umbrales de partición que combina la teoría de la entropía difusa lineal y no lineal. Además, las regiones límite en la agrupación tripartita corresponden a las decisiones de abstención y generan reglas inciertas. Para mejorar la precisión de la clasificación, se utiliza el algoritmo k-nearest neighbor (kNN) para reducir los objetos en las regiones límite. Los resultados experimentales muestran que, en la mayoría de los casos, el rendimiento del clustering triple propuesto basado en la cobertura difusa y el algoritmo kNN-FRFCM es mejor que el de los algoritmos comparados.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:cobertura difusa válida, clustering de vías, regiones límite, cobertura difusa, relación de similitud difusa apropiada, teoría de entropía difusa no lineal, procesamiento de regiones límite, adquisición de umbrales de partición, correspondencia de clustering de vías, algoritmo
• Keywords:valid fuzzy covering, way clustering, boundary regions, fuzzy covering, appropriate fuzzy similarity relation, nonlinear fuzzy entropy theory, boundary region processing, partition thresholds acquisition, way clustering correspond, algorithm