Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Better Interpretation of Numerical Data Sets by Relative and Absolute Typicality of Fuzzy Clustering Algorithms
Año:2009
Áreas de investigación
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
In this work we take the concept of typicality from the cognitive and psychological point of view, and we apply their meaning to the interpretation of numerical data through fuzzy clustering algorithms. With the PFCM clustering algorithm, based on the Fuzzy c-Means clustering algorithm (FCM), we get a relative typicality (membership degree), and, also based on the Possibilitistic c- Means (PCM), an absolute typicality (typicality value). The results clearly show the advantages of the information obtained about the data set used, taking into account the different meaning of typicalities and the availability of both values with the clustering algorithm used
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
Research on Computer Sciences S Issue: Advances in Pattern Recognition
ISSN
1870-4069
Factor de impacto JCR
0
Información de impacto
Volumen
44
DOI
Número de revista
0
Desde la página
157
Hasta la página
166
Mes
JUNIO
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Rubén Ruelas (UDG)
  • Autor: Diego Andina De la Fuente (UPM)
  • Autor: Maria G Corona-Nakamura (UDG)
  • Autor: Benjamín Ojeda Magaña (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Automatización en Señal y Comunicaciones (GASC)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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