Zusammenfassung
Aufbauend auf die Bewertungsfunktion (1.7) werden nun einige Fuzzy-Clustering-Verfahren vorgestellt. Das sind zum einen klassische Verfahren zur Erkennung von vollen, ausgefüllten Clustern (Solid-Clustering, Kapitel 2) und zum anderen neuere Verfahren zur Erkennung von Geraden (Linear-Clustering, Kapitel 4) oder Kreis-, Ellipsen- und Parabel-Konturen (Shell-Clustering, Kapitel 5). Alle Verfahren werden sowohl probabilistisch nach Algorithmus 1 als auch possibilistisch nach Algorithmus 2 vorgestellt.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Rights and permissions
Copyright information
© 1997 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden
About this chapter
Cite this chapter
Höppner, F., Klawonn, F., Kruse, R. (1997). Klassische Fuzzy-Clustering-Verfahren. In: Fuzzy-Clusteranalyse. Computational Intelligence. Vieweg+Teubner Verlag. https://doi.org/10.1007/978-3-322-86836-7_3
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-322-86836-7_3
Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag
Print ISBN: 978-3-528-05543-1
Online ISBN: 978-3-322-86836-7
eBook Packages: Springer Book Archive