Resumen

Aunque el objetivo del agrupamiento es revelar información estructural de conjuntos de datos no etiquetados, en casos con supervisión estructural parcial, se espera que el agrupamiento semisupervisado mejore la calidad de la partición. Sin embargo, en muchas aplicaciones reales, puede causar costos adicionales proporcionar una cantidad suficiente de objetos supervisados con etiquetas de clase. Un enfoque de muestra virtual es una técnica práctica para mejorar la calidad de clasificación en el aprendizaje semisupervisado, en el cual se generan muestras virtuales adicionales a partir de objetos supervisados. En esta investigación, se adopta el enfoque de muestra virtual en el coagrupamiento difuso semisupervisado, donde el objetivo es revelar estructuras de agrupamiento par a par de objeto-elemento a partir de la información de co-ocurrencia entre ellos. Varios resultados experimentales demuestran las características del enfoque propuesto.

• Materias:Sistemas lineales difusos Reglas difusas Conjuntos borrosos Sistema de bobinado
• Subjects:Linear fuzzy systems Fuzzy rules Fuzzy sets Winding system
• Palabras claves:Agrupamiento; Semisupervisado; Enfoque de muestra virtual; Calidad de clasificación; Coagrupamiento; Resultados experimentales
• Keywords:Clustering; Semi-supervised; Virtual sample approach; Classification quality; Co-clustering; Experimental results