Grey Clustering: การจำแนกประเภทโดยใช้การทำให้เป็นกลางภายใต้ความไม่แน่นอน
Grey Clustering เป็นวิธีการจำแนกประเภทจากทฤษฎีระบบสีเทา (grey systems theory) ที่กำหนดวัตถุให้อยู่ในกลุ่มสีเทา (grey classes) ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยใช้ฟังก์ชันน้ำหนักการทำให้เป็นกลาง (whitenization weight functions) วิธีการนี้พัฒนาขึ้นภายใต้กรอบทฤษฎีระบบสีเทาของ Deng Julong และทำให้เป็นระบบโดย Sifeng Liu เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่มีขนาดตัวอย่างเล็ก ข้อมูลไม่สมบูรณ์ หรือข้อมูลไม่แน่นอน ซึ่งเป็นเงื่อนไขทั่วไปในการประเมินทางวิศวกรรม การติดตามสิ่งแวดล้อม และการประเมินทางเศรษฐกิจสังคม วิธีการนี้จะวัดระดับความสัมพันธ์ของวัตถุแต่ละชิ้นกับแต่ละกลุ่มสีเทา และทำการกำหนดกลุ่มที่ชัดเจนโดยอาศัยค่าสัมประสิทธิ์การจัดกลุ่มสูงสุด (maximum clustering coefficients)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Liu, S., & Lin, Y. (2010). Grey Systems: Theory and Applications. Springer. ISBN: 978-3-642-13937-6
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Grey Clustering (Grey Incidence / Whitenization). ScholarGate. https://scholargate.app/th/soft-computing/grey-clustering
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.
- Fuzzy C-Means Clustering (FCM)การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- แบบจำลองการพยากรณ์แบบเทา GM(1,1)การคำนวณแบบอ่อน↔ compare