c语言实现聚类算法 用于聚类的算法 在数据挖掘中,聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类: “类”指的是具有相似性的集合,...
首先,需要一种方法度量两个样本的相似性,这个就是距离。然后,将距离近的样本点归于一类。本文以FCM为例,说明聚类过程。 FCM[1-3]是一种重要的聚类算法,其目标是将n维空间中的数据X = {x_1, ..., x_N}分配到C个聚类中心v_1, ..., v_C。在欧氏距离意义下,数据靠近哪个聚类中心就属于哪个类,如图1...
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。 先来讲讲这个算法的名字噢,什么叫Fuzzy,什么叫模糊...
2.模糊的c均值聚类算法 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,基于概率的方法也可以给出这样的权值,但是有时候我们很难确定一个合适的统计模型,因此使用具有自然地、非概率特...
聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现数据中的有趣模式,例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择,对于所有情况,没有单一的最佳聚类算法。相反,最好探索一系列聚类算法以及每种算法的不同配置。在本教程中,你将发现如何在 ...
方法/步骤 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 ...
模糊c 均值聚类算法基于模糊集合理论,将每个数据点分配到不同的聚类中心,而不是像 k-means 算法一样将数据点硬性地分配到最近的聚类中心。算法的核心是定义每个数据点属于每个聚类中心的权重,即模糊度。 具体而言,模糊 c 均值聚类算法的步骤如下: 1.初始化聚类中心。从输入数据中随机选择一些数据作为初始聚类中心。
C均值算法的主要影响因素包括：1. 初始聚类中心点的选择：不同的初始聚类中心点会导致最终的聚类结果不同。2. 距离度量方法的选择：不同的距离度量方法会导致不同的聚类效果。3. 簇个数的选择：簇个数的选择会影响聚类结果的质量。为了改进C均值算法的聚类效果，可以采取以下方法：1. 选择更好的初始...
本文将从算法原理、应用场景、优缺点等方面分析模糊 c 均值聚类算法。 一、算法原理 模糊c 均值聚类算法与传统的聚类算法相似,都是通过对数据集进行聚类,使得同一类的数据样本具有相似的特征,不同类的数据样本具有不同的特征。但是模糊 c 均值聚类算法相对于传统的聚类算法而言,其对于数据集中存在重叠现象具有一定的...