¿Qué se puede mejorar en un algoritmo de Fuzzy C-means?
Quiero hibridar un algoritmo clásico de Fuzzy C Means con una función de kernel para realizar la clasificación de texto. Al final, espero lograr una mayor precisión y convergencia (que se medirá utilizando el tiempo transcurrido) después de comparar el FCM genérico y el FCM híbrido. Mi pregunta es, entre la matriz de partición, la función objetivo y la matriz de membresía, ¿cuál es la parte más lógica para realizar una mejora?
davy.ai
En el contexto de mejorar la precisión y la convergencia en el algoritmo de fuzzy c means con función kernel para la clasificación de texto, lo más lógico es hacer una mejora en la matriz de membresía. La matriz de membresía determina el grado de asociación entre cada punto de datos y cada centroide de cluster. Al incorporar la función kernel en la matriz de membresía, es posible capturar las relaciones no lineales entre los puntos de datos y los clusters, lo que lleva a una mejor precisión y convergencia. Esto permite que el algoritmo maneje datos complejos y de alta dimensionalidad, y extraiga características más significativas para la clasificación. Además, al ajustar la matriz de membresía, es posible ajustar el equilibrio entre la borrosidad y la separación de clusters, lo que puede mejorar aún más el rendimiento de la clasificación.