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...
#include #include <math.h> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. #define TRUE 1 #define FALSE 0 int N;//数据个数 int K;//集合个数 int * CenterIndex;//初始化质心数组的索引 double * Center;//质心集合 double * CenterCopy;//质心集合副本 double * AllData;//数据集合 double ** Cluster;//簇...
/**C均值聚类算法的C语言实现Author:AnranWuDate:2020/11/25*/#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<algorithm>usingnamespacestd;typedeflonglongll;constll maxn=1e6+50;constdoubleeps=1e-2;structnode{doublex=0,y=0;}a[maxn],b[maxn],sum[maxn];intbelong[maxn],cnt[...
对于每个数据点i和每个聚类k,更新后的隶属度U(i,k)的计算公式为:U(i, k) = 1 / (Σ((||X(i) - C(k)|| / ||X(i) - C(j)||)^(2/(m-1)))其中,X(i)是数据点i的特征向量,C(k)是聚类中心k的特征向量,j表示所有聚类的索引,m是模糊因子。 步骤4: 迭代更新 重复步骤2和步骤3,直到满...
式中||x_i^{(j)}-c_j||^2 为数据点 x_i^{(j)} 与聚类中心 c_j 之间选择的距离度量,为 n 个数据点与各自聚类中心之间距离的指示器。 算法由以下步骤组成: 将K个点放入由聚集的对象表示的空间中。这些点表示初始群心。 将每个对象分配给最接近质心所在的簇。 分配完所有对象后,重新计算K个质心的...
机器学习中K-means聚类算法原理及C语言实现 本人以前主要focus在传统音频的软件开发,接触到的算法主要是音频信号处理相关的,如各种编解码算法和回声消除算法等。最近切到语音识别上,接触到的算法就变成了各种机器学习算法,如GMM等。K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的。今天就讲讲K-means的基本原理和...
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 python 中安装...
2、 C(K)-Means聚类和模糊C(K)-Means聚类 层次聚类相对较为简单,外在即内在,类认知表示没有进行学习,但因为现实需要希望能得到类的内在表示,如用一个点来表示一个类。这是C-Means的做法。 根据类紧致性准则和其类认知表示方式,可以直接写出C-Means的目标函数: ...
模糊c均值聚类与k均值聚类区别 k均值聚类 k均值聚类的实现中,把每个样本划分到单一的类别中,亦即是每个样本只能属于一种类别,不能属于多种类别。这样的划分,称为硬划分。 模糊c均值均类 为了解决硬划分所带来的问题,因此有了称为软划分的聚类算法,这一类算法中,每个样本不再只能属于一种类别,而是对于每个样本,都...
首先,把原始数据集放到一个簇C,这个簇形成了层次结构的最顶层 使用K-means算法把簇C划分成指定的K个子簇 Ci,i=1,2,…,k ,形成一个新的层 对于步骤2所生成的K个簇,递归使用K-means算法划分成更小的子簇,直到每个簇不能再划分(只包含一个数据对象)或者满足设定的终止条件。