FLAME кластеризація (англ. Fuzzy clustering by Local Approximation of MEmberships — нечітка кластеризація за локальним наближенням приналежності) — це алгоритм кластеризації даних, який визначає кластери в найгустіших частинах набору даних і виконує приписування до кластера, базуючись на зв'язках між сусідніми об'єктами. Особливістю даного алгоритму є те, що зв'язки між сусідніми об'єктами використовуються для виокремлення приналежності сусідніх об'єктів з повного простору об'єктів.
Опис алгоритму FLAME Алгоритм FLAME в основному поділяється на три кроки: Отримання структурованих даних з набору даних: Побудова граф зв'язку для об'єднання кожного об'єкта з його К-Найближчими Сусідами(КНС); Визначення густини для кожного об'єкта, базуючись на їх близькості до їх КНС; Об'єкти поділяються на 3 типи: Об'єкти Підтримки Кластера(ОПК): об'єкти з більшою густиною, ніж в інших об'єктів; Крайні об'єкти: об'єкти з меншою густиною, ніж інших сусідніх об'єктів і меншою ніж якийсь наперед заданий поріг; Всі інші. Локальне/Сусідське наближення нечіткої приналежності: Ініціалізація нечіткої приналежності: Кожен ОПК чітко прикріплений до одного з кластерів і представляє його; Всі крайні об'єкти чітко прикріплені до групи «За межами»(ЗМ); Всі інші об'єкти порівну відносяться до всіх кластерів і групи ЗМ; Після цього нечітку приналежність об'єктів всіх типів змінюють за збіжним ітераційним алгоритмом, який називається Локальне/Сусідське Наближення Нечіткої Приналежності. В цьому алгоритмі нечітку приналежність кожного об'єкта оновлють за лінійною компбінацією нечіткої приналежності його найближчих сусідів. Побудова кластера з нечіткої приналежності двома можливими шляхами: Один-до-одного: приписування об'єкта до кластера, до якого він має більшу приналежність Один до багатьох: приписування об'єкта до кластера, до якого він має приналежніть більшу за значення певного порогу.
Проста ілюстрація кластеризації двовимірного тестового набору даних
Див. також Кластерний аналіз Нечітка кластеризація
Посилання FLAME — an unsupervised learning algorithm - Відео представлення роботи алгоритму