模糊C均值(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是一种基于目标函数划分的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。 FCM把n个向量xi(i=1,2,…,n)分为c个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM使得每个...
CView* m_pAnotherView; 1. 2. 3. 给程序菜单IDR_MAINFRAME添加一个菜单项目“视图”,该菜单项有两个子菜单“视图一”和“视图二”,添加相应函数(voidCMultiViewApp:: OnShowFirstview()和voidCMultiViewApp:: OnShowSecondview()); Step 4:创建新的视图:在BOOLCMultiViewApp::InitInstance()中添加代码: ...
DBSCAN 聚类(其中 DBSCAN 是基于密度的空间聚类的噪声应用程序)涉及在域中寻找高密度区域,并将其周围的特征空间区域扩展为群集。 …我们提出了新的聚类算法 DBSCAN 依赖于基于密度的概念的集群设计,以发现任意形状的集群。DBSCAN 只需要一个输入参数,并支持用户为其...
模糊的c均值聚类算法:--- 一种模糊聚类算法,是k均值聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则; 模糊C 均值聚类算法(FCM,Fuzzy c-means) 是从硬C 均值聚类算法发展而来(HCM,Hardc-means )。 硬C划分和模糊C 划分 FCM算法原理 FCM 算法...
FCM算法的两种迭代形式的MATLAB代码写于下,也许有的同学会用得着: m文件1/7: function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) %模糊C均值聚类FCM:从随机初始化划分矩阵开始迭代 % [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) %输入:...
FCM算法的伪代码如下: 输入:1. X(N维实数向量的数据集)2. c (聚类数) 3. m (模糊度)4. e (停止准则) 输出:1. U (每个数据点属于每个类的隶属度矩阵) 2. C(被创建的聚类簇) 1.初始化隶属度矩阵U = {(u_ij)} u_ij = random value between 0 to 1,且保证每行之和为1 2.迭代更新聚类中...
c = j =1 mi ån uijj =1和()u = 1()dij æåc ç ijç dö2 /( m-1)÷÷k =1 èkj ø由上述两个必要条件,模糊 C 均值聚类算法是一个简洁的迭代过程。在批处理方式运行时,FCM 用以下步骤确定聚类中心 c 和隶属矩阵 U[1]:i步骤1:用值在 0,1 间的随机数初始化隶属...
图像处理中的模糊C均值聚类matlab算法及源代码 聚类分割算法是图像处理中的基本操作,文件中包含了使用模糊C-均值实现聚类分割的算法原理以及MAtlab源程序 上传者:xiaomeijiaojiao时间:2011-05-30 模糊C均值聚类(FCM),模糊c均值聚类算法的优缺点,matlab 模糊均值聚类算法。
本文章介绍K-means聚类算法的思想,同时给出在matlab环境中实现K-means算法的代码。代码使用向量化(vectorization1)来计算,可能不是很直观但是效率比使用循环算法高。 K-means算法 本节首先直观叙述要解决的问题,然后给出所要求解的数学模型,最后从EM2 算法的角度分析K-means算法的特点。
我所学习的是模糊C均值聚类算法,要学习模糊C均值聚类算法要先了解虑属度的含义,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<=μA(x)<=1。μA(x)=1表示x完全隶属于集合A,相当于传统集合...