共同ファジークラスタリングアルゴリズム：いくつかの改良と設計ガイドライン

異なるサイトに分散されたデータをクラスタリングすることをサポートする広く使われているファジーC均衡（FCM）アルゴリズムにはいくつかの変種があります。これらの手法は、協調的および並列ファジークラスタリングなどの異なる名前の下で研究されてきました。本研究では、分散データをクラスタリングするために使用される2つのFCMベースのクラスタリングアルゴリズムのいくつかの拡張を提供し、アルゴリズムの基本的なパラメータ（クラスタ数を含む）を決定するための建設的な方法に到達し、データ環境の性質やクラスタ数に関する仮定に応じた特定のアルゴリズムの選択などの体系的に構造化されたガイドラインのセットを形成します。空間、時間、および通信の側面を含む徹底的な複雑性分析が報告されます。研究で議論された主要なアイデアを説明するために、一連の詳細な数値実験が使用されます。