% center --- 迭代计算出的新的聚类中心 % obj_fcn --- 目标函数值 mf = U.^expo; % 隶属度矩阵进行指数运算结果 center = mf*data./((ones(size(data,2),1)*sum(mf'))'); % 新聚类中心(5.4)式 dist = distfcm(center,data); % 计算距离矩阵 obj_fcn = sum(sum((dist.^2).*mf)); ...
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。 2. 算法步骤 模糊C均值聚类算法包含以下步骤: 步骤1: 初始化 随机选择聚类数量K和每个数据点对每个聚类的初始隶属度。 聚类数量定义了最终期望获得的聚类数量。 隶属度表示每个数据点对每个聚类的属于度...
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所示。 图1 FCM聚类示意图 该问题可以使用下面的优化模型表示: 其中‖∙‖表示欧氏距离,m...
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...
模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理论的一种聚类算法,通过隶属度来表示样本属于某一类的概率,原因在于在很多情况下多个类别之间的界限并不是绝对的明确。显然,相比于k-means的硬聚类,模糊c均值聚类得到的聚类结果更灵活。 模糊c均值聚类通过最小化一下目标函数来得到聚类中心: ...
模糊C均值聚类的公式推导 j=1...n,N个样本 i=1...c,C聚类 一、优化函数 FCM算法的数学模型其实是一个条件极值问题: 把上面的条件极值问题转化为无条件的极值问题,这个在数学分析上经常用到的一种方法就是拉格朗日乘数法把条件极值转化为无条件极值问题,...
你可以使用`csvread`或`xlsread`函数来从CSV文件或Excel文件中读取数据,或者直接创建一个数据矩阵。 2. 数据预处理,在进行聚类之前,通常需要对数据进行预处理,例如归一化或标准化,以确保各个特征对聚类结果的影响是均衡的。 3. 调用c均值聚类函数:MATLAB提供了`fcm`函数来实现c均值聚类。你可以使用以下语法来调用...
模糊c均值聚类 目标函数 假设二维空间中有一堆点,点分为两类C1、C2,那么对于任意一个点都有其u1j+u2j=1,u1j表示该点属于C1的隶属值(隶属值越大肯定是越属于这一类的可能性大),同理u2j表示该点属于C2的隶属值,有多少个聚类心就有多少个隶属的值 ...
实际聚类中可能会遇 到这样的情况,蝴蝶形数据集中样本点的类别不好硬性判断,所以引入 隶属度来进行模糊划分。 隶属度函数是表示一个对象 x 隶属于集合 A 的程度的函数,通常记 做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合 A 的对象(即集合 A 所在 空间中的所有点),取值范围是[0,1],即 0<=1,μA(x)<=1...