模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means, FCM)。 1. 算法概述 模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法,用于无监督学习中的数据聚类问题。它通过为每个数据点分配模糊隶属度,将数据点划分到不同的聚类中心。与传统的硬聚类算法不同,模糊C均值聚类允许数据点同时属于多个聚类,因此对于存在模糊性的数据集有很好的适应性...
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...
可能性C均值聚类算法(Possibilistic C-means clustering algorithm, PCM)是一种经典的聚类算法,它在传统的模糊C均值(FCM)聚类算法的基础上引入了“可能性”概念,以更好地处理数据点与多个簇之间的模糊关系。PCM算法通过考虑数据点属于不同簇的可能性来进行聚类,因此对于那些难以明确划分到一个特定簇的数据点,PCM算法...
聚类中心的更新基于组内数据点的均值。 算法会重复迭代直至达到收敛条件。收敛条件通常与聚类中心的变化程度有关。C均值聚类对初始中心的选择较为敏感。不同的初始中心可能导致不同的聚类结果。它适用于中小规模的数据集合。对于大规模数据,计算复杂度可能较高。聚类数量C需要事先指定。不合适的C值可能影响聚类效果。
K-means算法是硬聚类算法 ,是典型的基于原型的目标函数 聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离 作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用误差平方和 准则函数作为聚类准则函数...
模糊c–均值聚类算法 算法步骤。1. 初始化参数：首先要确定聚类的个数c（2 ≤ c ≤ n，n为数据点的总数），以及一个加权指数m（m > 1，通常取2）。同时，随机生成一个c×n的隶属度矩阵U，其中Uij表示第i个聚类中第j个数据点的隶属度，且满足0 ≤ Uij ≤ 1，以及对于每个数据点j，∑i=1c Uij =...
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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。
借助raylib对随机样本可视化, 视频播放量 253、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 zidea2015, 作者简介 人工智能、深度学习和Agent框架开发辅导请私聊,相关视频:超强动画20分钟直观理解所有机器学习算法!回归算法、SVM、聚类、决策树