Relevance and Recundancy in fuzzy classification systems

Abstract

Fuzzy classification systems is defined in this paper as an aggregative model, in such a way that Ruspini classical definition of fuzzy partition appears as a particular case. Once a basic recursive model has been accepted, we then propose to analyze relevance and redundancy in order to allow the possibility of learning from previous experiences. All these concepts are applied to a real picture, showing that our approach allows to check quality of such a classification system.

En este trabajo presentamos un enfoque de sistemas de clasificación difusa basado en modelos agregativos, de forma que la partición de Ruspini aparece como una solución aditiva particular. A partir de la definición de sistema de clasificación difusa recursivo, estudiamos los conceptos de relevancia y redundancia. Utilizaremos estos conceptos en un ejemplo de clasificación espectral de una imagen digital, Palabras Clave: Partición de Ruspini, Sistema recursivo, Relevancia, Redundancia.