FCM算法的伪代码如下: 输入:1. X(N维实数向量的数据集)2. c (聚类数) 3. m (模糊度)4. e (停止准则) 输出:1. U (每个数据点属于每个类的隶属度矩阵) 2. C(被创建的聚类簇) 1.初始化隶属度矩阵U = {(u_ij)} u_ij = random value between 0 to 1,且保证每行之和为1 2.迭代更新聚类中...
模糊c均值聚类主要有三个关键参数,固定数量的集群、每个群集一个质心、每个数据点属于最接近质心对应的簇。 (1)目标函数 模糊c均值聚类通过最小化目标函数来得到聚类中心。目标函数本质上是各个点到各个类的欧式距离的和(误差的平方和)。聚类的过程就是最小化目标函数的过程,通过反复的迭代运算,逐步降低目标函数的...
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