Phân cụm mờ được sử dụng nhiều trong thời gian gần đây để phân nhóm dữ liệu. Phân cụm mờ thường được nghiên cứu nhiều trong lĩnh vực phát hiện điểm nóng tội phạm, phân biệt mô trong ảnh y tế, dự đoán chất lượng phần mềm... Các nghiên cứu phân cụm mờ tập trung chủ yếu vào việc cải tiến hàm mục tiêu để tăng hiệu năng của quá trình phân cụm. Tuy nhiên để tăng hiệu năng của quá trình phân cụm, một yếu tố có ảnh hưởng lớn đó là tham số mờ. Khi đó, tham số mờ được sử dụng để phản ảnh mức độ mờ hóa. Do vậy, trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu tập trung cải tiến từ thuật toán phân cụm mờ với tham số mờ cho từng cụm dữ liệu. Đóng góp chính của bài báo: i) Xây dựng một thuật toán cải tiến từ thuật toán phân cụm mờ; ii) Xây dựng hàm tính tham số mờ cho từng cụm dữ liệu; iii) Cài đặt, đánh giá thuật toán cái tiến so với các thuật toán cùng loại. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu cũng cho thấy thuật toán cải tiến cho hiệu năng tốt hơn so với thuật toán gốc ban đầu.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.