Matlab作为工程计算常用工具,提供了灵活的实现环境。下面从算法原理、实现细节到实际应用展开讨论,结合系统性策略分析其优势与局限性。 模糊C均值聚类(FCM)是典型算法,核心思想是将每个数据点分配到多个簇,通过隶属度描述归属程度。与硬聚类不同,模糊聚类允许数据点以不同概率属于多个类别,这种特性在处理图像分割、客户...
与传统的硬聚类算法不同,模糊C均值聚类允许数据点同时属于多个聚类,因此对于存在模糊性的数据集有很好的适应性。 2. 算法步骤 模糊C均值聚类算法包含以下步骤: 步骤1: 初始化 随机选择聚类数量K和每个数据点对每个聚类的初始隶属度。 聚类数量定义了最终期望获得的聚类数量。 隶属度表示每个数据点对每个聚类的属于度...
聚类中心矩阵V:表示每个聚类的中心位置。 隶属度指数m:控制隶属度的模糊程度,通常取值在 [1,∞)之间。 FCM算法的目标是最小化每个像素与其所属聚类中心的距离,并且考虑到隶属度的影响。目标函数可以表示为: 其中,N 是像素总数,C 是聚类数目,xi 表示第i 个像素的特征向量,vj 是第j 个聚类的中心,∥...
算法的性能依赖于初始聚类中心。因此,我们要么用另外的快速算法确定初始聚类中心,要么每次用不同的初始聚类中心启动该算法,多次运行 FCM。 注:上面讨论不难看出二个参数比较重要:1.聚类的数目,2.控制算法的参数m,如果m过大,则聚类的效果很差,如果m过小,则算法接近Kmeans算法。 借用Matlab自带的fcm函数来做个例子 ...
三FCM的Matlab实现 function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代 % [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm)
1第 第6章 章 模糊神经和模糊聚类及其MATLAB 实现6.1 基于标准模型的模糊神经网络6.2 基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络6.3 自适应神经模糊系统及其MATLAB实现6.4 模糊聚类及其MATLAB实现 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 17 p. 《工程力学(少学时)(第三版)》 课件 第7章 圆轴扭转 10 p. 《工程力学(...
k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始...
模糊C均值聚类算法(原理+Matlab代码)- 聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监督模式识别的一个重要分支,在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集,使相似的样本尽可能归于一类,而把不相
matlab基于局部信息的模糊C均值聚类算法(FLICM)实现图像分割,一、优化函数FCM算法的数学模型其实是一个条件极值问题:把上面的条件极值问题转化为无条件的极值问题,这个在数学分析上经常用到的一种方法就是拉格朗日乘数法把条件极值转化为无条件极值问题,需要引入n个拉