K-means聚类算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类分析算法点到原型——簇中心的某种距离和作为优化的目标函数,采用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means聚类算法以欧氏距离作为相异性测度它是求对应某一初始聚类中心向量 最优分类,使得评价指标E值最小。K-means聚类算法采用误差平方和准则函数作...
C-means算法是一种模糊聚类算法,与K-means算法类似,但每个数据点可以属于多个簇,而不是只属于一个确定的簇。C-means算法引入了一个模糊权重因子,用于描述数据点与每个聚类中心的相似程度。 具体步骤如下: 1.随机选择C个初始聚类中心。 2.对每个数据点,计算其与每个聚类中心的相似度,并计算出属于每个聚类中心的隶...
EM算法和fuzzy c-means通常比k-means更鲁棒。这是因为它们可以为数据点分配不同的概率或隶属度，从而减...
K均值聚类(K-means):硬聚类算法,隶属度取0或1,类内误差平方和最小化。 模糊的c均值聚类(FCM):模糊聚类算法,隶属度取[0,1],类内加权误差平方和最小化。 1.K-means聚类算法 先随机选取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,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中...
•基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是：它不是基于各种各样的距离的，而是基于密度的 •这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点 聚类（Clustering）-基于网格的方法 •这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元（Cell）的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的 •这么处理的一...
R中K-Means、Clara、C-Means三种聚类的评估 R中cluster中包含多种聚类算法,下面通过某个数据集,进行三种聚类算法的评估 #===#评估聚类 ##===#引入fpc包(cluster.stats)library(fpc)#引入包库(clara、fanny)library(cluster)#===调用聚类算法===#确定簇心个数cluster_num <- 3#读取数据data <- read.csv...
K-means 首先,我们需要来明确一下分类与聚类两者的概念。 分类 在我看来,所谓分类,是根据给定类别的特征,把样本分到最为符合的类别里面,如垃圾分类,就是典型的分类,根据每种垃圾的特征,分为可回收、不可回收、厨余垃圾等等。这一概念里面隐含着一个特定前提,那就是类别已经事先给定了,从机器学习的角度来说,即...
K-means也叫硬C均值聚类(HCM),而FCM是模糊C均值聚类,它是HCM的延伸与拓展,HCM与FCM最大的区别在于隶属函数(划分矩阵)的取值不同,HCM的隶属函数只取两个值:0和1,而FCM的隶属函数可以取[0,1]之间的任何数。 K-means和FCM都需要事先给定聚类的类别数,而FCM还需要选取恰当的加权指数α,α的选取对结果有一定...
K-means主程序: function [ subCenter,centroids ] = kMeans1( dataSet, k ) %% kMeans的核心程序,不断迭代求解聚类中心 [m,n] = size(dataSet); %初始化聚类中心 centroids = randCent(dataSet, k); subCenter = zeros(m,2); %做一个m*2的矩阵,第一列存储类别,第二列存储距离 ...