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: ...
1. 取定c (2< c < n)，取初值 U (0)属于M fc （U (0)为C 模糊划分矩阵），逐步迭代 2. 计算聚类中⼼ ()()()11 ()/()n n l l r l r i ij j ij j j v u x u ===∑∑ 3. 按如下⽅法更新U (l)4. ⽤⼀个矩阵范数 ⽐较()l U 与(1)l U +。对取定的ε，若 ...
论文的研究内容主要包括: (1)针对FCM算法需要人为的输入聚类数目C和对初始值敏感的确点,引入人工免疫网络算法; (2)改进了FCM算法,弥补了FCM算法只能处理数值属性的缺陷。 (3)设计并实现了基于人工免疫网络和模糊C均值聚类算法的入侵检测实验系统,采用KDD CUP99数据集对算法进行了仿真实验。实验结果表明,该算法具有较...
文档介绍:针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在图像分割中对噪声十分敏感这一局限性,提出一种自适应的FCM图像分割方法。该方法充分考虑图像像素的灰度信息和空间信息,根据像素的空间位置自适应地计算一个合适的相似度距离来进行聚类分割图像。实验结果表明,与传统的FCM相比,该方法能显著提高分割质量,尤其是能提高对于图像...
本论文提出了一种基于模糊C-均值聚类的缺失数据填充方法。该方法通过将缺失数据看作聚类过程中的未知数据,并利用聚类结果对缺失数据进行填充。实验结果表明,该方法在填充缺失数据方面具有一定的优势和可行性。关键词:缺失数据;填充方法;模糊C-均值聚类;聚类结果1. 引言缺失数据是指在数据样本中存在一些未知或不完整的...
1.稀疏模糊C均值聚类方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)、设{x 1 ,x 2 ,...,x n },x i ∈R p 为n个待聚类的点,V={v 1 ,v 2 ,...,v K }为当前的K个类中心,U=(u ik )为隶属度矩阵,u ik 表示x i 属于第k类的隶属度; (2)、将FCM算法的最小化类内方差的目标函数改写为若干函数...
聚类分析的研究主要以聚类算法为 主,聚类算法是有一种有效的图像分割算法,也是目前较常用的分割算法。由于 图像本身存在着模糊性和不确定性,而模糊理论可以很好地刻画这种特性,研究 者们将模糊理论引入到图像分割技术中,而引入模糊理论的模糊聚类算法为图像 分割提供了模糊处理能力,模糊C均值聚类算法是目前应用最广泛的...
基于模糊C均值聚类方法的长江流域主要城市水质分析