Fuzzy C-Means Clustering (FCM)
Fuzzy C-Means একটি সফট ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম যেখানে প্রতিটি ডেটা পয়েন্ট ০ থেকে ১ এর মধ্যে একটি গ্রেডেড সদস্যপদ সহ প্রতিটি ক্লাস্টারের অন্তর্ভুক্ত থাকে, কেবল একটি ক্লাস্টারে নির্ধারিত হওয়ার পরিবর্তে। ১৯৭৩ সালে জোসেফ ডান (Joseph Dunn) কর্তৃক উদ্ভাবিত এবং ১৯৮১ সালে জেমস বেজডেক (James Bezdek) কর্তৃক সাধারণীকৃত, এটি একটি ফাজি-ওয়েটেড উইদিন-ক্লাস্টার ভ্যারিয়েন্সকে মিনিমাইজ করে, যা এটিকে এমন ডেটার জন্য উপযুক্ত করে তোলে যার গ্রুপগুলি ওভারল্যাপ করে বা কোনও তীক্ষ্ণ সীমানা নেই।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Dunn, J. C. (1973). A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters. Journal of Cybernetics, 3(3), 32–57. DOI: 10.1080/01969727308546046 ↗
- Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Press. ISBN: 978-0-306-40671-3
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Fuzzy C-Means Clustering (FCM). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/fuzzy-c-means
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- গ্র্যানুলার কম্পিউটিং (তথ্য গ্র্যানুলেশন)সফট কম্পিউটিং↔ compare
- K-Means ক্লাস্টারিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- স্পেকট্রাল ক্লাস্টারিংযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →