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...
C均值聚类(FCM),即众所周知的模糊ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。 把n个向量xi(i=1,2,…,n)分为c个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM与HCM的主要区别在于FCM用...
%FCMC data为模糊C均值聚类的实验数据,top代表XB准则下的前10个最佳聚类数,b为该10个最佳聚类数的PE指标值 % for k=2:sqrt(size(data,1)) [center u]=fcm(data,k); Vpe(k-1)=Bezdek(u); Vxb(k-1)=XB(u,center,data); Vfs(k-1)=FS( u,center,data); Vk(k-1)=Kwon( u,center,data);...
模糊C均值聚类算法(FCM) 一、算法描述 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...
一、FCM 1、定义 FCM算法是基于对目标函数的优化基础上的一种数据聚类方法。聚类结果是每一个数据点对聚类中心的隶属程度,该隶属程度用一个数值来表示。该算法允许同一数据属于...
% 计算样本点距离聚类中心的距离% 输入:% center --- 聚类中心% data --- 样本点% 输出:% out --- 距离out = zeros(size(center, 1), size(data, 1));for k = 1:size(center, 1), % 对每一个聚类中心f = U.^expo; % 隶属度矩阵进行指数运算结果dist = distfcm(center, data); % 计算...
模糊C均值聚类-FCM算法 FCM(fuzzy c-means) 模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。相较于k-means的硬聚类,模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下,数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇,指派一个对象到一个特定的簇有些生硬,也可能会出错。故,对每个对象和每个簇赋予一个权值,指明对象属于该簇的...
一、FCM聚类 1.简介 模糊C均值聚类(FCM),即模糊ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。 2.基本步骤 (1)选择初始聚类中心Zi(0) (2)计算初始隶属度矩阵U(0) ...
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,使用模糊集合理论,将原隶属度扩展为 0 到 1 之间的任意值,一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集,从而极大提高了聚类算法对现实数据集的处理能力,由此模糊聚类出现在...