Boosted-oriented probabilistic smoothing-spline clustering of series
Rattachement africain : it, nl. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Fuzzy clustering methods allow the objects to belong to several clusters simultaneously, with different degrees of membership. However, a factor that influences the performance of fuzzy algorithms is the value of fuzzifier parameter. In this paper, we propose a fuzzy clustering procedure for data (time) series that does not depend on the definition of a fuzzifier parameter. It comes from two approaches, theoretically motivated for unsupervised and supervised classification cases, respectively. The first is the Probabilistic Distance clustering procedure. The second is the well known Boosting philosophy. Our idea is to adopt a boosting prospective for unsupervised learning problems, in particular we face with non hierarchical clustering problems. The global performance of the proposed method is investigated by various experiments.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Boosted-oriented probabilistic smoothing-spline clustering of series
- Date Crossref
- 27/10/2022
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Naples Federico II Department of Economics and Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wageningen University & Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wageningen University and Research Wageningen Food Safety Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Economics and Statistics — University of Naples Federico II, Wageningen University & Research et Wageningen Food Safety Research — Wageningen University and Research.
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