模糊C均值聚类算法 1. 基本概念 模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means, FCM)是一种基于模糊集理论的聚类算法,用于将数据集中的样本划分为多个聚类(或称为簇)。与传统的硬聚类算法(如K-means)不同,FCM允许每个样本以不同的隶属度属于多个聚类,隶属度值在0到1之间,且一个样本对所有聚类的隶属度之和为1。这种模糊...
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型.模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题.在模糊聚类算法中,定义了向量与聚类之间的近邻函数,并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供.对模糊方法而...
模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法,用于无监督学习中的数据聚类问题。它通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心。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: ...
算法的核心是定义每个数据点属于每个聚类中心的权重,即模糊度。 具体而言,模糊 c 均值聚类算法的步骤如下: 1.初始化聚类中心。从输入数据中随机选择一些数据作为初始聚类中心。 2.计算每个数据点到每个聚类中心的距离。可以使用欧氏距离或其他距离度量方法。 3.根据距离计算每个数据点属于每个聚类的模糊度。模糊度是...
一、算法原理 模糊c 均值聚类算法与传统的聚类算法相似,都是通过对数据集进行聚类,使得同一类的数据样本具有相似的特征,不同类的数据样本具有不同的特征。但是模糊 c 均值聚类算法相对于传统的聚类算法而言,其对于数据集中存在重叠现象具有一定的优越性。 模糊c 均值聚类算法的主要思想是:通过迭代计算,确定数据集的类...
模糊C均值聚类算法的步骤如下: 1、初始化模糊矩阵U,其中每一行表示一个样本点,每一列表示一个聚类中心,每一行的每一列的值表示该样本点属于该聚类中心的程度,U的每一行的和为 1. 2、计算聚类中心。对每一个聚类中心,根据模糊矩阵U计算它的坐标,即每一维特征值的均值。 3、更新模糊矩阵U。根据每一个样本点...
模糊c-均值聚类算法(FCM)是聚类算法中的一种方法,它允许一个数据点属于不同的类别的程度表示为一个0到1之间的值。 模糊c-均值聚类算法是基于c-均值聚类算法的一种改进,c-均值聚类算法是一种经典的划分聚类算法,它将样本集合非随机地分为c个类。c-均值聚类算法的基本思想是通过计算一组质心(即类别的均值)来...
模糊C均值聚类(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是软聚类方法的一种。FCM算法最早由Dunn在1974年提出然后经 Bezdek推广。 硬聚类算法在分类时有一个硬性标准,根据该标准进行划分,分类结果非此即彼。 软聚类算法更看重隶属度,隶属度在[0,1]之间,每个对象都有属于每个类的隶属度,并且所有隶属度之和为 1,即更接近...
由上述两个必要条件，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]：步骤1：用值在，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式（3.1）中的约束条件 步骤2：用式（3.4）计算c个聚类中心ci，i=1,…,c。步骤3：根据式（3.2）计算价值函数。如果...