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...
模糊c均值聚类算法伪代码 模糊c均值聚类算法详细讲解( 一)聚类和模糊简述( 二)模糊c均值聚类原理(1)目标函数(2)隶属度矩阵Uij和簇中心Cij(3)终止条件( 三)模糊c均值聚类算法步骤 本文是在另一篇博客的基础上加上了自己的理解: (一)聚类和模糊简述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...