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Computacion inteligente

Fuzzy Clustering

Contenido Clustering Fuzzy de las c-medias El algoritmo Parametros del algoritmo Ejemplos de aplicación

Clustering Algorithms

Clustering Fuzzy de las c-medias

El algoritmo de clustering El clustering c-means es un proceso de

optimizacion. Dada la matriz Z, encontrar:

el numero de clusters K, La matriz de particion U, la matriz de prototipos V,

basado en, la minimizacion de una funcion objetivo, (Dunn, 1974; Bezdek, 1981):

El proceso de optimizacion Minimizar:

Sujeto a las restricciones impuestas a la matriz U.

Optimizacion: condiciones sobre U Los elementos de U fuzzy satisfacen

Medida de la distancia La norma de la distancia es distinta para

cada direccion

La matriz A es comun a todos los clusters

Medida de las DistanciaNorma euclidiana

Norma del producto interno

Diferentes medidas de la distancias

La norma influye en el criterio de agrupamiento

Optimizacion: la funcion objetivo Definiendo

Hacer cero los gradientes de J con respecto a U, V, y

k : Multiplicadores de Lagrange

El algoritmo FCM (fuzzy c-means) Se puede demostrar que, si m>1

El algoritmo

Pasos del algoritmo c-means

After King, 2000

El algoritmo FCM (fuzzy c-means) Paso 1: inicializacion

Escoger el numero de clusters c < N Escoger el exponente m, Escoger la matriz A, Selccionar la tolerancia para terminar la

iteracion Inicializar la matriz de particion U

aleatoriamente.

El algoritmo FCM (fuzzy c-means) Paso 2:calcular los prototipos

Paso 3:calcular las distancias

El algoritmo FCM (fuzzy c-means) Paso 4: actualizar la matriz de particion

Paso 5: verificar

Parametros del algoritmo

Validacion del numero de clusters

¿Cómo determinar el numero apropiado de clusters?

Coeficiente de particion, F maximizar Entropia de la particion, H minimizar Exponente de proporcion, P maximizar

Estas medidas se calculan despues de completar el clustering

Validacion: coeficiente de particion

11

1 1

2

Fcn

Fn

k

c

i

ik

F=1 es crispF=1/c significa que cada observacion tiene

grado de pertenencia igual a 1/c a cada cluster

Validacion: entropia de la particion

H=0 es crisp H=ln(c) significa que cada observacion tiene

grado de pertenencia igual a 1/c a cada cluster

cHn

Hik

n

k

c

iik

ln0 ln1

1 1

Validacion: exponente de proporcion

)!(!

!

jcj

c

j

c

P= is crispP=0 significa que cada observacion tiene grado de pertenencia igual a cada cluster

maxk ikc

Xie-Beni index (1991) Minimizar

El Parametro de Fuzificacion m

Influye significativamente en la fuzificacion de la particion resultante

m=1 particion hard m →∞, particion completamente fuzzy

m=2 valor tipico

Estas propiedades son independientes del metodo de optimizacion

1ik c

Medidas de las Distancias: la matriz A

Teniendo en cuenta las varianzas en las diferentes direcciones

Medidas de las Distancias: la matriz A

Teniendo en cuenta la matriz de covarianza

Norma de Mahalanobis

Diferentes medidas de la distancias

La norma influye en el criterio de agrupamiento

Algoritmo de Gustafson-Kessel (1979) La norma de la distancia es distinta para

cada cluster

Cada cluster tiene su propia matriz Ai

Algoritmo de Gustafson-Kessel

Ejemplos de aplicacion

Extraccion de las reglas por clustering: Modelo

After Babuska

Extraccion de las reglas por clustering: Modelo inverso

After Babuska

Fuentes Robert Babuska. Course Fuzzy and Neural

Control, 2001/2002. Kevin M. Passino, Stephen Yurkovich,

Fuzzy Control. Addison Wesley Longman, Inc. 1998

Jonathan R. King, New Applications of Fuzzy Logic. University of East Anglia, Norwich England. PHD thesis, december 2000