1、聚类: “类”指的是具有相似性的集合,聚类是指将数据集划分为若干类,使得各个类之内的数据最为相似,而各个类之间的数据相似度差别尽可能的大。聚类分析就是以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一个聚类中的模式之间具有更多的相似性。对数据集进行聚类划分,属于无监督学习。 2、K-Means: K-Mea...
一、模糊C均值聚类算法实现方法 模糊C均值聚类算法可以分为以下几个步骤: 1.确定聚类数k与参数m 聚类数k表示将数据分成的类别数目,参数m表示隶属度的度量。一般地,k和m都需要手动设定。 2.随机初始化隶属度矩阵U 随机初始化一个k×n的隶属度矩阵U,其中n是数据对象数目,U[i][j]表示第j个对象隶属于第i个类...
1 首先，你要知道什么是C均值聚类算法，就是那个公式，你最好要能推出来，其次，要明白matlab中自带FCM 的代码含义，在命令窗中输入 edit fcm; 会在M文件中打开，前面是注释function [center, U, obj_fcn] = fcm(data, cluster_n, options)%FCM Data set clustering using fuzzy c-means clustering.%% [CE...
用C#实现k均值聚类算法 k均值算法是模式识别的聚分类问题,这是用C#实现其算法 以下是程序源代码: using System; using System.Drawing; using System.Collections; using System.ComponentModel; using System.Windows.Forms; using System.Data; namespace KMean_win { /// /// Form1 的摘要说明。 /// public...
1// 针对图片实现K-means聚类算法.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。2#include"stdafx.h"34floatdistance(RGBx,RGBmean);5intkmeans_img(RGB**Img,LONGImgWidth,LONGImgHeight,ULONGlCount,USHORTK);67int_tmain(int argc,_TCHAR*argv[])8{9//#pragma pack (1)//字节对齐的控制!非常注意!10BITMAPFILE...
模糊C均值聚类算法的应用领域十分广泛,可以用于影像处理、故障诊断、模式识别、异常检测和生物智能等领域。它可以有效地解决非线性问题,通过计算每一点的隶属度,模糊C均值聚类算法能够更好的刻画数据内部的聚类结构。它还可以适用于具有不同类型属性的多维数据,能够有效地解决数据聚类、分析和挖掘的问题。©...
摘要:在数据采集过程中结合网格聚类算法提高计算效率,为了保存采样数据的分布特点引入权值。根据类别中心密度高、权值大的特征采用寻找连通分量的方法初步确定聚类中心,在此基础上结合自适应免疫算法,动态地确定聚类中心及其类别数。进而使FCM算法跳出局部最优,最大可能地得到全局最优解。
相比非模糊聚类而言,更科学更合理[2].在模糊聚类分析中,模糊C均值(FCM)聚类是一种典型的算法,该算法首先从样本中随机抽取一组数据作为初始聚类中心,然后代入隶属度和聚类中心公式中循环计算,找到使目标函数达到最小的样本点为止,整个过程是一个简单的迭代[3].模糊C均值(FCM)聚类算法及其派生算法被成功地用于模式...
摘要:使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。
均值聚类算法加权特征聚类加权矩阵 基于特征加权的模糊C均值聚类算法及其应用杜玫芳1。王昕2山东工商学院计算机教学部,山东烟台2640051durneifangl@sina.娜.2wx7520@sina.伽摘要:评价经济发展水平和区域差畀的方法很多,然而不同指标对区域经济发展水平的重要程度不同,在以往的评价体系中,指标的权重存在看大量的主现因素...