实验中我们使用的是iris数据集,这个数据集…通过算法我们的出了聚类的结果,0,1,2就表示聚类的类别,我们可以看到,0类都标记正确,1类有13个错误标记,2类有3个标记错误。因此我们得到最终的聚类准确率为89.33%,右图是横纵坐标分别为特征2和特征3时对应的聚类结果。 模糊C-均值聚类算法 步骤 这个缺少最关键的更新...
与传统的C均值聚类方法相比,模糊C均值聚类方法能够更好地处理数据的不确定性和模糊性。 原理 定义 假设有一个包含n个数据点的数据集X = {x1, x2, …, xn},其中每个数据点x所属的聚类集合表示为U = {u(ij)},其中i表示数据点的索引,j表示聚类的索引。 在模糊C均值聚类方法中,聚类中心被表示为C = {...
1 标准模糊C均值聚类分割算法(FCM) FCM聚类算法由Bezdek提出,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进应用到图像分割中。其实现方法是根据图像像素和聚类中心的加权相似性测度,对目标函数进行迭代优化以确定最佳聚类。模糊C均值聚类分割算法通过将图像I={f(i,j),0≤i<M, 0≤j<N}分成c 算法实现的具体步骤为: ...
进行分割,是一种有效的图像分割方法。 关键词:数学形态学;顶帽变换;模糊C均值聚类;图像分割 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1673—629X(2010)08—0052—04 ImageSegmentationMethodBasedonTop’_。HatTransformation andFCMClustering ZHAOWei,WANGXi—chang,LIXiao-han2 ...
进行分割,是一种有效的图像分割方法。 关键词:数学形态学;顶帽变换;模糊C均值聚类;图像分割 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1673—629X(2010)08—0052—04 ImageSegmentationMethodBasedonTop’_。HatTransformation andFCMClustering ZHAOWei,WANGXi—chang,LIXiao-han2 ...
基于模糊C均值聚类方法的长江流域主要城市水质分析
2.1 算法原理 模糊C均值聚类方法的思想,就是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。其本质是每一 数据点属于某一聚类是以特殊的隶属等级给出的,它提供了一种将多维空间的数据点映射到不同聚类集的方法[7]。这一方法是Jim Bezdek 于1981年提出的,以改善早期的聚类方法[8]。
提出了一种新的基于势函数自适 应加权的模糊 C-均值 ( PAWFCM)聚类算法.该方法以样本的空间势几何结构为基础 ,自适应计算出样本的加权矩阵 ,然后利用加权模糊 C-均值算法对样本集合进行分类.由于自适应地考虑到了不同样本点对分类的影响程度 ,对较复杂的样本集合 ,能明显提高分类的正确性和鲁棒性.算法的几个典...
专利摘要:本发明公开一种基于GPU端模糊C均值聚类的雷达信号分选方法,其实现步骤是:1、对每部雷达接收的回波信号进行脉冲检测,得到该部雷达发射的脉冲描述字PDW;2、在CPU端初始化聚类划分;3、在GPU端并行化更新当前每个分类聚类中心的PDW值;4、在GPU端并行化更新当前每个PDW的隶属度;5、迭代更新所有聚类中心PDW值、...
模糊C-均值聚类受多种因素影响,GPS单点定位的精度相对较低.本文提出一种基于卡尔曼滤波和模糊C-均值聚类算法的组合优化方法,有效提高了GPS静态单点定位的精度.该方法首先对 GPS实测数据进行卡尔曼滤波,消除波动较大的数据,然后应用模糊C-均值聚类算法寻求聚类中心,以该聚类中心为最终定位坐标.最后通过实验,验证了该...