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...
模糊c均值聚类算法(Fuzzy C-Means Algorithm,简称FCM)是一种基于模糊集理论的聚类分析算法,它是由Dubes和Jain于1973年提出的,也是用于聚类数据最常用的算法之 一。fcm算法假设数据点属于某个聚类的程度是一个模糊的值而不是一个确定的值。 模糊C均值聚类算法的基本原理是:将数据划分为k个类别,每个类别有c个聚类...
obj_fcn =zeros(max_iter, 1); % 初始化输出参数obj_fcn U =initfcm(cluster_n, data_n); %初始化模糊分配矩阵,使U满足列上相加为1, % Main loop 主要循环 for i =1:max_iter, %在第k步循环中改变聚类中心ceneter,和分配函数U的隶属度值; [U, center, obj_fcn(i)] = stepfcm(data, U,clus...
模糊C均值聚类(FCM)是一种基于隶属度的聚类方法,它将每个数据点对应到各个聚类中心的隶属度上。 协同过滤算法是一种推荐系统算法,主要用于预测用户对未评价物品的喜欢程度。该算法基于相似性进行推荐,即根据用户行为历史信息来发现不同用户之间的相似性,并根据这些相似性为用户推荐物品。
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...
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。
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) ...
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程度。当然,基于概率的方法...
FCM是一种迭代算法,其基本思想是通过计算每个数据点属于不同类别的隶属度值,然后根据这些隶属度值对数据进行重新划分,直到满足停止条件为止。算法的核心在于通过引入一种模糊性(fuzziness)来描述每个数据点对聚类中心的隶属关系。 具体而言,FCM算法的步骤如下: 1.初始化聚类中心和隶属度矩阵。随机选择K个聚类中心,并为...