39
tasodifiy holatda),
aniqlikni tanlash (algoritmning tugash shartidan foydalangan holda),
iteratsiya nomeri
ni initsializatsiya qilish.
2-Qadam.
Quyidagi formula yordamida klasterlar markazini aniqlash:
d
j
l
ij
d
j
j
l
ij
i
l
u
m
u
c
1
)
1
(
1
)
1
(
)
(
,
c
i
1
(9)
3-Qadam.
Quyidagi formula bo‘yicha bo‘linishlar
matritsasini xatolar
kvadrati minimumlashadigan qilib almashtirish:
(10)
4-Qadam.
)
1
(
)
(
l
l
U
U
shartni tekshirish. Agar shart bajarilsa,
jarayonni to‘xtatish, aks
holda iteratsiya nomerini
deb, 2- qadamga
qaytadi.
Qaralgan algoritmning asosiy kamchiligi bo‘linishlar
matritsasi
elementlarining diskret xarakter kuchida bo‘lib, bo‘linishlar fazasining ata
o‘lchamdaligidir. Bu kamchilikni to‘g‘rilash usullaridan biri bo‘linishlar
matritsasi elementlarini birlik intervaldagi sonlar bilan ifodalashdir. Ya‘ni
ma‘lumotlar elementining berilgan klasterga qarashliligi
qarashlilik funksiyasi
bilan aniqlanishi kerak. Ma‘lumotlar elementlari bir necha klasterga turlicha
darajalar bilan qrashli bo‘lishi mumkin. Bu yondashuv noqat‘iy klasterizatsiya
algoritmi
Fuzzy C-Means
da o‘z o‘rnini topgan[19,20].
Fuzzy C-Means
algoritmi
Bu algoritm avval o‘tilgan algoritmlarning umumlashmasidir. Bu
algoritmning
farqi shundaki, endi klasterlar noqat‘iy to‘plamda bo‘ladi va har
bir nuqta har xil klasterlarga har xil qarashlilik darajalari bilan qarashli bo‘ladi.
Nuqta biror bir klasterga maksimum qarashlilik kriteriyasi bo‘yicha
qarashli
bo‘ladi.
40
Berilgan hol uchun bazaviy tushunchalar quyidagilar bo‘ladi:
-
d
j
j
m
M
1
}
{
o‘rganilayotgan to‘plam, d – ma‘lumotlardagi
nuqtalar (vektorlar) soni;
-
Masofa metrikasi ( (3) formula);
-
c
i
i
c
C
1
)
(
}
{
klasterlar markazi vektori,
bu yerda,
d
j
w
ij
d
j
j
w
ij
i
u
m
u
c
1
1
)
(
)
(
)
(
,
c
i
1
(11)
-
}
{
ij
u
U
bo‘linoish matritsasi, bu yerda
c
k
w
k
j
A
i
j
A
ij
c
m
d
c
m
d
u
1
1
1
)
(
2
)
(
2
,
(
)
,
(
1
, (12)
-
Maqsad funksiyasi:
c
i
d
j
i
j
A
w
ij
c
m
d
u
C
U
M
J
1
1
2
)
,
(
)
,
,
(
,
(13)
bu yerda,
)
,
1
(
w
noqat‘iylik koeffitsenti (tortish koeffitsenti) bo‘lib,
noqat‘iy bo‘linishlarni tartibga soladi. Odatda w=2 deb olinadi.
-
Chegaralanishlar majmuasi:
]
1
,
0
[
ij
u
;
c
i
ij
u
1
1
,
d
j
ij
d
u
1
0
. (14)
Har bir ma‘lumotlar vektori turli xil klasterlarga
turlicha qarashlilik
darajasi bilan qarashli bo‘lishini ifodalaydi[16]. Ma‘lumotlar elementlarining
bo‘linishlari fazasida barcha klasterlarga qarashliligining yig‘indisi birga teng.
Bu algoritmning bajarilish ketma-ketlagi quyidagicha amalga oshiriladi:
Dostları ilə paylaş: 
