Método de suavizamiento hiperbólico para clasificación difusa

Se presentará un método de suavizamiento hiperbólico para clasificar objetos de manera difusa, es decir, clasificar individuos que pueden pertenecer simultáneamente a varias clases con un cierto grado de membresía.

Dicho método convierte un problema fuertemente no diferenciable en subproblemas diferenciables de optimización, sin restricciones y de baja dimensión, mediante el uso de una función
diferenciable de clase infinita. El algoritmo desarrollado utiliza método auxiliares como Newton-Raphson y el Cuasi-Newton BFGS.

Los resultados obtenidos se compararon con el método tradicional de c-medias, el cual es una variación del método de k-medias de Bezdek para clasificación difusa.

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