适合大规模数据集且基于LLM的0阶TSK模糊分类器

针对传统分类器的泛化性能差、可解释性及学习效率低等问题, 提出0阶TSK-FC模糊分类器.为了将该分类器 应用到大规模数据的分类中, 提出增量式0阶TSK-IFC模糊分类器, 采用增量式模糊聚类算 法(IFCM($c+p$))训练模糊规则参数并通过适当的矩阵变换提升参数学习效率.仿真实验表明, 与FCPM-IRLS模糊分类器、径向基函数神经网 络相比, 所提出的模糊分类器在不同规模数据集中均能保持很好的性能, 且TSK-IFC模糊分类器在大规模数据分类中尤为突出.