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...
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...
%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);...
FCM聚类算法介绍 算法是一种基于划分的聚类算法,它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。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。
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。
% 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...
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...
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...
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...