[1] 模糊聚类分析一般是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵,并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系,即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定,从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个...
模糊聚类-Matlab程序模糊聚类 1、模糊c划分空间为: 即有c个类,共N个数据(样本),对于某一样本,其在所有类的隶属度值和为1,对于某一个类,所有数据的隶属度值和小于N。 2、目标函数中样本与每类原型间的距离使用隶属值加权: 定性上说,距离越小,则越好,但还要考虑隶属度值。 3、采用欧式距离(A=I): 4、...
1、23. 模糊聚类分析原理及实现聚类分析,就是用数学方法研究和处理所给定对象,按照事物间的相似性进行区分和分类的过程。 传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待识别的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,这种分类的类别界限是分明的。随着模糊理论的建立,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,称为模糊...
模糊均值聚类(FCM)是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬均值聚类(HCM)方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM 使得每个给定数据点用值在 0,1 间的隶属...
模糊 c 均值 (FCM) 是一种数据聚类技术,其中数据集被分组为N个聚类,数据集中的每个数据点在一定程度上属于每个聚类。例如,靠近群集中心的数据点在该群集中将具有较高的成员资格,而远离群集中心的另一个数据点对该群集的成员身份级别较低。从对聚类中心的随机初始猜测开始;即每个聚类的平均位置。接下来,为每个数据...
模糊聚类-matlab实现 %%%%%%%%%%%%%%%模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; load F:\从0开始\数据\; INPUTDATA=data; %---原始数据标准化---% disp('请选择原始数据标准化方式: '); disp('<1-总和标准化|2-标准差标准化|3-极大值标准化|4-极差标准化>'); wayforstand=...
模糊聚类(Fuzzy Clustering)是一种基于模糊逻辑的聚类方法,它允许数据点属于多个聚类中心,并使用隶属度来表示点与各个聚类的关系。在MATLAB中,可以使用Fuzzy Logic Toolbox的fcm函数来实现模糊聚类。 fcm函数接受数据点作为输入,并返回每个数据点属于各个聚类中心的隶属度矩阵。可以根据隶属度矩阵确定每个数据点属于哪个聚类...
FCM算法是目前比较流行的一种模糊聚类算法,究其原因大致有以下几个方面:首先,模糊C—均值泛函Jm仍是传统硬C一均值泛函J1的自然推广;硬C一均值泛函J1是一个应用十分广泛的聚类准则,对其在理论上的研究己经相当完善,这就为Jm的研究提供了良好的条件;数学上看,Jm与RS的希尔伯特空间结构(正交投影和均方逼近理论)有密切...
极差变换进行数据标准化 (k=1,2,m)运用matlab编程由函数F_jisjbzh.m【见附录3.4】的标准化矩阵是附录3.4function X=F_JISjBzh(cs,X)%模糊聚类分析数据标准化变换%X原始数据矩阵;cs=0,不变换;cs=1,标准差变换%cs=2,极差变换if(cs=0) return ;endn,m=size(X);% 获得矩阵的行列数if(cs=1) % ...
模糊聚类分析可以在数据集中找到隐含的模式和结构,帮助人们更好地理解数据和做出预测。本文将介绍如何利用MATLAB进行模糊聚类分析,并通过实例演示其应用。 2.模糊聚类分析原理 模糊聚类分析是一种非监督学习方法,其目标是将数据集中的样本划分为若干个模糊的聚类。与传统的硬聚类方法不同,模糊聚类分析允许一个样本属于...