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《Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference》2010年
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Incorporating Prototypes into Horizontal Collaborative Fuzzy C-Means

【摘要】:正Collaborative fuzzy clustering concerns a process of revealing a structure of a given dataset,which is common or similar to a number of outer datasets,and the collaborative information is transmitted by some media(say partition matrix or prototypes) for the sake of the safety and personal privacy of data.In Horizontal Collaborative Fuzzy C-Means (HC-FCM),the dataset and the outer datasets are all about a same group of patterns but given in different feature spaces, and the tool for transmitting collaborative information is partition matrix.Thus,we can call it partition matrix-based HC-FCM.In this study,we introduce the prototypes into HC-FCM resulting in the partition matrix and prototype-based HC-FCM where the collaborative information is transmitted by both partition matrix and prototypes.Meanwhile we give the prototype-based HC-FCM algorithm where the collaborative information is transmitted by prototypes.We not only discuss the new versions of HC-FCM but also do the comparisons among them.The difference among these algorithms (FCM,partition matrix-based HC-FCM,prototype-based HC-FCM,partition matrix and prototype-based HC-FCM) were visualized in the experiments.Good performances of the new algorithm are revealed there

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