模糊C均值（Fuzzy-c means，FCM）聚类算法是一种柔性划分的聚类方法，通过计算样本的隶属度矩阵使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。FCM聚类算法是多种基于目标函数的模糊聚类算法中应用最为广泛的一种聚类方法。定义 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程...
1. 算法概述 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...
算法原理 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称(FCM)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值(FCM)算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。 先来讲讲这个算法的名字噢,什么叫Fuzzy,...
模糊就是不确定。若把20岁作为确定是否年轻的标准,则21岁是不年轻。生活当中,21也很年轻,可以使用模糊的概念的来理解,即0.8属于年轻,0.2属于不年轻。这里0.8和0.2不是概率,而指的是相似的程度,把这种一个样本属于结果的这种相似的程度称为样本的隶属度,一般用u表示,表示一个样本相似于不同结果的一个程度指标。
此示例演示如何对二维数据执行模糊 c均值聚类分析。模糊 c 均值 (FCM) 是一种数据聚类技术,其中数据集被分组为N个聚类,数据集中的每个数据点在一定程度上属于每个聚类。例如,靠近群集中心的数据点在该群集中将具有较高的成员资格,而远离群集中心的另一个数据点对该群集的成员身份级别较低。从对聚类中心的随机初始...
本文的代码与数据地址已上传至github:https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning 一、FCM算法简介 1、模糊集理论 L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论,在该理论中,针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系,使用模糊
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
摘要:使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。
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)来分离数据。这个算法的主要问题是它仅适用于识别在分离超平面上紧密且凸形成团的类别,因此不能很好地处理重叠的类别。 对于...