An Interval Type-2 Maximum Likelihood Fuzzy Clustering Algorithm

Abstract

Este artigo apresenta a proposta de um algoritmo para agrupamento nebuloso baseada no processamento de máxima verossimilhança sobre o fluxo de dados. A metodologia adotada consiste em eliminar problemas de inicialização e iderteminações matemáticas (convergência), relativas à implementação computacional, via análise da norma de distância entre as amostras dos dados e os centros dos agrupamentos, bem como no uso de sistemas nebulosos tipo-2 intervalares para a criação de protótipos realísticos aos agrupamentos. Resultados relacionados ao arupamento de dados benchmark e análise da velocidade de convergência ilustram a eficiência da metodologia proposta em comparação a outros algoritmos de agrupamento apresentados na literatura.