Thuật toán phân tích chùm mờ tự động cho dữ liệu điểm dựa trên sự kết hợp của phương pháp khuỷu tay và mô hình hỗn hợp Gauss

Abstract

This study proposes an automatic fuzzy clustering algorithm for point data based on the combination of the elbow method and the Gaussian Mixture Model. In this algorithm, the within-cluster sum of squared errors is employed as the objective function to determine the appropriate number of clusters using the elbow method. This number of clusters is then used as input to estimate the cluster membership probabilities of the elements through the Gaussian Mixture Model. By combining these methods, an effective clustering algorithm is established. Experiments on several benchmark datasets show that the proposed model achieves superior performance compared to many well-known and widely used models. Furthermore, the proposed model can be conveniently applied to real-world data through an implemented Matlab program.

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, thuật toán phân tích chùm mờ tự động cho dữ liệu điểm đã được đề xuất dựa trên sự kết hợp của phương pháp khuỷu tay và mô hình hỗn hợp Gauss. Trong thuật toán này, tổng bình phương sai số trong chùm như hàm mục tiêu đã được sử dụng để xác định số chùm thích hợp dựa trên  phương pháp khuỷu tay. Sau đó, số chùm nàyđược sử dụng làm đầu vào để xác định xác suất thuộc vào chùm của các phần tử qua mô hình hỗn hợp Gauss. Thông qua việc kết hợp các phương pháp này, một thuật toán phân tích chùm hiệu quả được thiết lập. Từ việc thực nghiệm trên một số tập dữ liệu đối chứng, mô hình đề nghị cho kết quả tốt, vượt qua nhiều mô hình nổi tiếng, được sử dụng phổ biến hiện nay. Mô hình đề nghị có thể được áp dụng thuận lợi cho dữ liệu thực bởi một chương trình Matlab được thiết lập.