C-Means Clustering AlgorithmKrinidis, SteliosChatzis, Vassilios
可能性C均值聚类算法(Possibilistic C-means clustering algorithm, PCM)是一种经典的聚类算法,它在传统的模糊C均值(FCM)聚类算法的基础上引入了“可能性”概念,以更好地处理数据点与多个簇之间的模糊关系。PCM算法通过考虑数据点属于不同簇的可能性来进行聚类,因此对于那些难以明确划分到一个特定簇的数据点,PCM算法...
C均值聚类算法(C-Means Clustering Algorithm)是一种常用的聚类算法,目的是将一组数据点分成若干个类群,使得同一类群内的数据点尽可能相似,不同类群之间的数据点尽可能不相似。与K均值聚类算法相比,C均值聚类算法允许一个数据点属于多个类群。 C均值聚类算法的基本思想是随机选择一组初始聚类中心,然后通过迭代的方式...
The Algorithm Fuzzy c-means (FCM) is a method of clustering which allows one piece of data to belong to two or more clusters. This method (developed by Dunn in 1973 and improved by Bezdek in 1981) is frequently used in pattern recognition. It is based on minimization of the following ...
C-meansImbalanced data setCluster sizeCluster densityIn this paper, a new clustering algorithm, IM-c-means, is proposed for clusters with skewed distributions. C-means algorithm is a well-known and widely used strategy for data clustering, but at the same time prone to poor performance if the...
模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means clustering algorithm)是一种经典的无监督聚类算法,它在数据挖掘和模式识别领域被广泛应用。与传统的C均值聚类算法相比,模糊C均值聚类算法允许数据点属于多个聚类中心,从而更好地处理数据点的不确定性。本文将详细讲解模糊C均值聚类算法的原理。 模糊C均值聚类算法的目标是将数据集划分...
令\boldsymbol{X}=\left\{x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right\} 为含有至少 c<n 个空间分布较远点的数据样本点集, \mathrm{FCM} 的代价函数定义为: \begin{gathered} J_{m}(U, v)=\sum_{i=1}^{c} \sum_{j=1}^{…
浅谈模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering) 定义:模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称( FCM)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。 假设样本集...
随着大数据、云计算等技术的迅猛发展,聚类分析已成为数据挖掘的主要研究手段之一。为符合人类的认知,研究员将模糊集理论引入聚类分析中,提出了模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Clustering Algorithm,FCM)。经典FCM 算法由于是一种局部最优搜索算法,存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部最优解的缺陷,限制了算法的应用。
2) fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm c-均值聚类算法 1. Because the spatial information is not considered in the traditional fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm,the serious inaccuracies with synthetic aperture radar(SAR) image segmentation can be caused by using the FCM algorithm. ...