|
Исходя из рассмотренных выше примеров реализации РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 могут быть даны следующие рекомендации по применению ГА для получения адекватных результатов кластеризации с использованием РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2. Если для кластеризации множества объектов первоначально выбирается FCM-алгоритм на основе ИНМТ2, для которого удается определить некоторую комбинацию значений фаззификаторов тх и т 2, обеспечившую минимально возможную ошибку кластеризации с применением данного алгоритма, то при необходимости улучшения результатов кластеризации следует использовать ГА поиска оптимальных результатов кластеризации с использованием РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 для фиксированной комбинации значений фаззификаторов тх и т2. При этом с помощью ГА выполняется поиск оптимальной комбинации значений «ширины зоны» Т)з ( j = 1ус). В случае, когда для выполнения кластеризации множества объектов сразу выбирается PCM-алгоритм на основе ИНМТ2, то при его реализации ищется оптимальная комбинация значений фаззификаторов тх, т2 и значений «ширины зоны» ijj ( j = 1,с). 3.9.4 Выбор метода кластеризации на основе интервальных нечетких множеств второго типа Рассмотрим применение методики выбора метода кластеризации (с использованием FCM-алгоритма иа основе ИНМТ2 или РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2) для множества объектов, оценки которых приведены в таблице 3.1 (п. 3.8.1), на два кластера существенно разного объема и существенно разной плотности в двухмерном пространстве. При этом в качестве показателя качества кластеризации будет использоваться индекс общий гиперобъем Н по формуле (3.20). 2 01 |
П.5.2 Примеры кластеризации с использованием РСМ-алгоритма на основе интервальных нечетких множеств второго типа для комбинации значений фаззификаторов............................................... 440 П.5.2.1 Пример кластеризации множества данных целого типа на три кластера с использованием РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 для фиксированной комбинации значений фаззификаторов, определенной с помощью FCM-алгоритма на основе ИНМТ2....................... 441 П.5.2.2 Пример кластеризации множества данных целого типа на два кластера с использованием РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 для фиксированной комбинации значений фаззификаторов, определенной с помощью FCM-алгоритма на основе ИНМТ2.......................444 П.5.2.3 Пример кластеризации множества данных целого типа на два кластера с использованием РСМ-алгоритма па основе ИНМТ2 для произвольной комбинации значений фаззификаторов......................................445 П.5.3 Пример кластеризации множества данных целого типа на три кластера с использованием РСМ-алгоритма на основе ИНМТ2 для комбинации значений «ширины зоны»............ 446 П.5.4 Пример кластеризации множества данных целого типа на три кластера с использованием FCM-PCM-алгоритма на основе ИНМТ2................. 449 П.5.5 Сравнительный анапнз результатов кластеризации множества данных целого типа с использованием алгоритмов кластеризации па основе ИНМТ2...........................................450 П.5.6 Анализ сложности расчёта показателей качества кластеризации.........452 П.5.7 Опенка сложности реализации генетического алгоритма.......................454 21 Значение функции соответствия общ его гиперобъема Н по формуле (5.40)-состави ло 255,635142. При инициализации РСМ -алгоритма на основе ИНМ Т2 для каждой хромосомы использовалось случайное разбиение объектов на кластеры с определением значений Ф П (как в FCM -алгоритме на основе НМ Т1), на основе которых вычислялись начальные координаты центров кластеров. Следует отметить, что FCM -алгоритм на основе ИНМ Т2 для комбинации фаззификаторов тх=113,769576 и т2 =128,735447 дает ошибку кластеризации в три объекта (рисунок П.5.58) при значении общ его гиперобъема Н , равном 264,771044. В заключение могут быть даны следующие рекомендации по применению ГА для получения адекватных результатов кластеризации с использованием РСМ -алгоритма на основе ИНМ Т2. 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 °0 20 40 60 80 100 Рисунок П.5.57 Результаты кластеризации множества из 75 объектов для РСМ -алгоритма на основе ИНМТ2 для комбинации /и, =113,769576 и т2 =128,735447 Центры кластеров: Первый кластер: (44,000000, 40,000000) Второй кластер: (76,827239, 77,752212) Значение общ его гиперобъема Н =255,635142 ■ J r. • •. ■ ■ Ч • • : • # .......................... ■ . • • • А » . • • • • • • • •~4............. \.......... • • -J • i i 446 Рисунок П.5.58 —Результаты кластеризации м нож ества из 75 объектов для FCM -алгоритм а на основе И Н М Т2 для комбинации /я, =113,769576 и т2 =128,735447 Ц ентры кластеров: П ервы й кластер: (44,276529, 40,849284) В торой кластер: (74,932549, 73,993571) Значение общ его гиперобъема Н = 264,771044 П усть для кластеризации множ ества объектов сначала был выбран FCM -алгоритм на основе И Н М Т2, для которого удалось определить некоторую комбинацию значений ф аззификаторов /я, и т2, обеспечивш ую минимально возможную ош ибку кластеризации с применением данного алгоритма. П ри необходимости улучш ения результатов кластеризации следует использовать ГА поиска оптимальных результатов кластеризации с использованием PCM -алгоритма на основе И НМ Т2 для фиксированной комбинации значений фаззификаторов /и, и т2. П ри этом с помощ ью ГА выполняется поиск оптимальной комбинации значений «ш ирины зоны» r]j ( j = I,с). В случае, когда для выполнения кластеризации м нож ества объектов сразу вы бирается PC M -алгоритм на основе И Н М Т2, то при его реализации ищ ется оптимальная комбинация значений фаззификаторов /я ,, т2 и значений «ш ирины зоны» rjj (у = 1,с). 447 |