Tutorial sobre Fuzzy-c-Means e Fuzzy Learning Vector Quantization: Abordagens Híbridas para Tarefas de Agrupamento e Classificação

Sarajane Marques Peres, Thiago Rocha, Helton H. Biscaro, Renata Cristina B. Madeo, Clodis Boscarioli

Abstract


Neste tutorial é apresentada uma discussão sobre o algoritmo Fuzzy-c-Means e sobre as Redes Neurais Fuzzy, considerando a proposta de inserção de princípios da Teoria de Conjuntos Fuzzynas abordagens de agrupamento e classificação clássicas: algoritmo c-Means e o modelo neural Learning Vector Quantization. A motivação para a construção de um modelo híbrido, dessa categoria, é conferir às abordagens clássicas a capacidade de lidar adequadamente com aspectos de incerteza e imprecisão, comumente encontrados em problemas reais.



DOI: https://doi.org/10.22456/2175-2745.13764

Copyright (c) 2018 Sarajane Marques Peres, Thiago Rocha, Helton H. Biscaro, Renata Cristina B. Madeo, Clodis Boscarioli

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