A distance metric suitable for fuzzy partitioning
Une distance adaptée au partitionnement flou
Résumé
In this paper, we address the problem to build up from data a fuzzy partition in an iterative procedure based on an original distance metric. Thanks to the used distances: internal distance within a fuzzy set, external distance between two fuzzy sets, distance between prototypes, the family of generated fuzzy partitions keeps the relevant properties of legibility and interpretability. A small and academic example, the iris data, demonstrates the efficiency of the proposed approach.
Cet article s'intéresse à la construction de partitions floues à partir de données. La procédure est itérative et basée sur un concept de distance original. Deux notions de distance sont introduites : la distance interne au sein d'un ensemble flou, la distance externe entre deux ensembles flous. Les familles de partitions construites à l'aide de ces distances présentent des propriétés de lisibilité et d'interprétabilité. L'efficacité de la méthode est illustrée sur un petit exemple académique, les iris de Fisher.