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...
/**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[...
C均值聚类算法的Python实现 :x=0y=0def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=ydefdis(a,b):return((a.x-b.x)*(a.x-b.x)+(a.y-b.y)*(a.y-b.y))**0.5eps=0.00001maxn=1000050inf=4000000000000000000print("请输入需要将模式分为的类别数 c :")c=input()c=int(c)print("请输入模式...
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...
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 ...
FCM隶属度矩阵以及聚类中心的更新关系可以参考这个文章,推倒过程已经很详细了,本博客在理论的基础上对公式进行解读和变换使之对应到相应的矩阵操作,并最终完成模糊聚类算法的编写。 公式解读 python实现 import numpy as np import pandas as pd import copy ...
c语言实现K均值算法 一路向后关注IP属地: 福建 2021.02.02 20:45:21字数 256阅读 1,123 1.算法简介 k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是,预将数据分为K组,则随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个...
1、模糊C均值聚类算法及实现摘要:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述,从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。关键词:模糊c均值算法;模糊聚类;聚类...
模糊C均值聚类算法及实现摘要:模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行了概述,从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法,并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单,应用范围广,但仍存在容易陷入局部极值点等问题,还需要进一步研究。关键词:模糊c均值算法;模糊聚类;聚类分析Fuzz...
模糊C均值聚类算法及实现.doc,模糊C均值聚类算法及实现 - 3 ] 。在众多的模糊聚类算法中,模糊c均值聚类算法(FCM)应用最为广泛。它按照某种判别准则,将数据的聚类转化为一个非线性优化问题,并通过迭代来进行求解,目前已成为非监督模式识别的一个重要分支。 数据挖掘中的