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。
聚类的过程就是最小化目标函数的过程,通过反复的迭代运算,逐步降低目标函数的误差值,当目标函数收敛时,可得到最终的聚类结果。 下面是目标函数: 其中,m为聚类的簇数(类数),N 为样本数,C 为聚类中心数。cj 表示第 j 个聚类中心,和样本特征维数相同,xi 表示第 i 个样本,uij 表示样本 xi 对聚类中心 cj 的...
模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means Clustering, FCM)是一种基于模糊集合论的聚类方法,旨在发现数据集中潜在的聚类结构。以下是关于模糊C均值聚类算法原理的详细解释: 1. 基本概念和目的 模糊C均值聚类算法通过引入隶属度的概念,允许数据点以不同的程度属于多个簇,从而更加灵活地处理数据集中的模糊性和重叠性。其目的是...
首先,需要初始化聚类中心。在模糊C均值聚类算法中,每个数据点都被赋予属于每个聚类中心的隶属度,表示该数据点属于每个聚类的程度。因此,需要为每个数据点初始化一个隶属度矩阵U。隶属度矩阵U的大小是n×K,其中n是数据点的数量,K是聚类的数量。隶属度矩阵的元素u_ij表示第i个数据点属于第j个聚类的隶属度。 接下...
1, K-means基本原理 K均值(K-means)聚类算法是无监督聚类(聚类(clustering)是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个“簇(cluster)”)算法中的一种,也是最常用的聚类算法。K表示类别数,Means表示均值。K-means主要思想是在给定K值和若干样本(点)的情况下,把每个样本(点)分到离其最...
模糊C均值聚类算法(原理+Matlab代码) 聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监督模式识别的一个重要分支,在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集,使相似的样本尽可能归于一类,而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别...
聚类算法的基本原理是通过测量样本之间的相似性或距离来实现样本的分组。以下是聚类算法的基本原理: 1.相似性度量:聚类算法首先需要定义样本之间的相似性度量或距离度量。这可以通过各种方法实现,包括欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。相似性度量的选择取决于数据的特点和算法的要求。 2.初始化:聚类算法在开始时...
K均值聚类是随机选取聚类中心，但是算法最终不一定会收敛到最优解，这与初值的选取有关，模糊C均值聚类:我觉得是在K均值的基础上，人为的加入了隶属度这个概念，通过每步迭代得到每个模式的隶属度，最后根据隶属度的大小进行分类！
一、聚类算法的原理 聚类算法是一种无监督学习算法,其主要目标是将相似的数据点归为一类,不同类别之间的数据点相互独立。常见的聚类算法有K-means、层次聚类和DBSCAN等。 首先,我们来看一下K-means算法。K-means算法是一种基于样本变量的无监督聚类算法,它的核心思想是通过迭代求解,将样本数据划分为K个不相交的簇...
K-means和FCM模糊聚类算法的一个显著差别在于,K-means聚类是硬聚类(意思是一个样本要么100%属于A,要么100%属于B);而FCM模糊聚类算法则是软聚类(意思是一个样本有一定几率属于A,有一定几率属于B,但总概率为1)。 FCM(Fuzzy c-means)算法的基本过程: