模糊C均值聚类算法是一个简单的迭代过程。在批处理方式运行时,FCM用下列步骤确定聚类中心ci和隶属矩阵U[1]:…用值在0,1间的随机数初始化隶属矩阵U,计算c个聚类中心,计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值,或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值,则算法停止。 实验中我们使用的是iris数据集,这个数据集…...
1、模糊C均值聚类法 1模糊C均值聚类法 很多分类问题中,分类对象之间没有明确的界限,往往具有这个类的特点,也有另一个类的特点。例如高与矮没有明确的界限,多高的人才是高人,可能每个人都有自己的判断。这类的问题,如果用传统的聚类方法(K均值聚类或系统聚类法)进行分类,把每个待分类的对象严格地划分到某个类中...
1 标准模糊C均值聚类分割算法(FCM) FCM聚类算法由Bezdek提出,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进应用到图像分割中。其实现方法是根据图像像素和聚类中心的加权相似性测度,对目标函数进行迭代优化以确定最佳聚类。模糊C均值聚类分割算法通过将图像I={f(i,j),0≤i<M, 0≤j<N}分成c 算法实现的具体步骤为: ...
模糊C均值聚类方法通过最小化以下目标函数来确定聚类中心和隶属度: J = sum(sum(u(ij)^m * ||x(i) - c(j)||^2)) 其中,m是一个控制聚类模糊程度的参数,通常取大于1的值。 算法步骤 3.初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C。 4.对每个数据点x(i),计算其到每个聚类中心c(j)的隶属度u(ij)。 5....
许多应用场景要求每个类别的数量相对平衡,而传统模糊C均值(FCM)聚类算法无法实现此功能.为此,利用标签信息构造标签分布熵评价聚类的平衡度,然后将标签分布熵,模糊隶属度矩阵与标签矩阵之间的平方损失同时引入到传统FCM中,进而提出一种标签分布熵正则的模糊C均值平衡聚类方法(FCMLDE).同时,利用迭代方法和增广拉格朗日乘数法...
文档介绍:针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像...
与C类中心的相似性的目标函数,获取局部极大值,从而得到最优聚类.此算法具有较好的收敛性,结果受初值的设置影响不大.但是,由于目标函数存在许多局部极小点,而算法的每步迭代都是沿着目标函数减小的方向进行,若初始化落在一个局部极小点附近,就会造成算法收敛到局部极小.模糊C2均值聚类法是具有代表性的模糊聚类算法....
一种基于模糊C-均值聚类的点云数据的预处理方法.pdf,本发明公开了一种基于模糊C‑均值聚类的点云数据的预处理方法,包括基于强度改进的模糊C‑均值点云稀疏、针对点云数据的直通和统计滤波。本发明的有益效果是:通过FCM聚类算法对密集点云进行稀疏化处理,可以在保留点
基于量子粒子群优化改进的模糊C-均值聚类方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于量子粒子群优化改进的模糊C-均值聚类方法说明:本发明涉及一种聚类方法,尤其是一种基于量子粒子群优化改进的模糊C-均值聚类方法,属于数据挖掘和...专利查询请上爱企查
模糊C—均值(FCM)聚类法与矢量量化法相结合用于说话人识别 维普资讯 http://www.cqvip.com