ISSN:
1434-4475
Keywords:
Fuzzy-C-Means method
;
Cluster analysis
;
Composition-property relations
;
Glasses
Source:
Springer Online Journal Archives 1860-2000
Topics:
Chemistry and Pharmacology
Description / Table of Contents:
Zusammenfassung Es werden die Möglichkeiten des Fuzzy-C-Means-(FCM)-Algorithmus für Cluster-Analysen zur Untersuchung von Zusammensetzung-Eigenschafts-Relationen diskutiert. Die physikalischen Eigenschaften von 98 Aluminosilikat-Gläsern dienen als Beispiel. Es wird der Einfluß von Anfangsverteilung und Clusteranzahl untersucht. Der FCM-Algorithmus erlaubt das Auffinden von charakteristischen Teilen von Clustern (diese bilden den „Kern“ des Clusters) und auch von Außenseitern des betrachteten Datensatzes. Somit liefern die Ergebnisse der Clusteranalyse die Grundlage für ein tieferes Verständnis der Beziehungen zwischen Zusammensetzung und Eigenschaften von Gläsern.
Notes:
Summary The opportunities of applying the Fuzzy-C-Means (FCM) algorithm for cluster analysis to study composition-property relations are discussed. Physical properties of 98 aluminosilicate glasses serve as an example. The influences of the initial partition and of the number of clusters chosen are discussed in detail. The FCM algorithm allows to find characteristic members of clusters (these form the “nuclei” of the clusters) and to find outliers of the data set under consideration. Thus the results of the cluster analysis form a basis for a deeper understanding of relations between the composition and properties of the glasses studied.
Type of Medium:
Electronic Resource
URL:
http://dx.doi.org/10.1007/BF00817301
