首先,我们需要产生可用于FCM的数据,为了可视化方便,我们产生一个二维数据便于在坐标轴上显示,也就是每个样本由两个特征(或者x坐标与y坐标构成),生成100个这样的点,当然我们在人为改变一下,让这些点看起来至少属于不同的类。生成的点画出来如下: 那么我们说FCM算法的一般步骤为: (1)确定分类数,指数m的值,确定迭...
三、FCM算法原理 FCM算法的目标是找到一个模糊划分,使得每个数据点的隶属度之和最大。具体来说,FCM算法的步骤如下: 1.初始化:设定聚类的个数c,以及每个数据点的初始隶属度矩阵U。 2.计算隶属度:根据当前的隶属度矩阵U和数据点之间的距离,计算每个数据点隶属于每个簇的隶属度。 3.更新隶属度矩阵:根据计算出的...
一、FCM算法原理 FCM算法是fuzzy c-means 的简称,是一种基于目标函数的模糊聚类方法。 假设有个数据集X,要划分为C个类,那么对应就有C个类中心,每个样本j属于某一类的隶属度为 μij,FCM算法的目标函数集约束条件如下(目标函数为样本到各类中心点的误差平方和,FCM算法中每个样本属于某个类有个隶属度,公式中要体...
FCM(Fuzzy c-means)算法的基本过程: 假设需要将数据集中的数据分为C种类型,那么就存在C个聚类中心,每个数据样本i属于某一类型的隶属度(概率)为$\mu_ij$,因此目标函数可以写成$J = \sum^C_{i=1}\sum^n_{j=1}\mu^m_{ij}(x_j-C_i)^2$(当样本靠近其隶属的类型中心点时,其距离小,概率大,反之距...
fcm聚类算法原理 目录 🚀1.k-means算法优缺点 🚀2.算法思想 🚀3.解决的问题 🚀4.k-means原理介绍 🚀5.k-means算法实战 🚀1.k-means算法优缺点 优点:容易实现 缺点:可能收敛到局部最小值,在大规模数据集上收敛较慢. 使用数据类型:数值型数据...
1.K-means算法基本原理 2.Matlab代码 3.运行结果(5次) 4.分析 五、对比分析 一、FCM聚类 1.简介 模糊C均值聚类(FCM),即模糊ISODATA,是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。
深入解析，FCM，即fuzzy c-means，是通过优化目标函数实现的模糊聚类方法。以数据集X和C个类别为例，算法的目标是减小样本到各类中心点误差平方和，通过拉格朗日乘数法找到使误差最小化的隶属度。最终，通过迭代求解，得到样本对每个类别的隶属度，直至收敛或达到预设步数，每个样本便有了明确的模糊分类。实...
FGFCM算法的基本原理是将传统的FCM算法中的距离度量函数和隶属度更新公式进行改进,以提高聚类的准确性和稳定性。 在FGFCM算法中,距离度量函数通常会考虑到数据点之间的相似性,例如使用欧氏距离、曼哈顿距离或者余弦相似度等来衡量数据点之间的距离。而隶属度更新公式则会根据数据点与聚类中心的距离来更新数据点的隶属度...
7 多目标优化算法 大佬讲解|基本原理|案例解析 | 获奖必备! 15:43 8 高维贝叶斯推理算法 大佬讲解|基本原理|案例解析 | 获奖必备! 12:58 8 高维贝叶斯推理算法 大佬讲解|基本原理|案例解析 | 获奖必备! 12:58 9 量子退火算法 大佬讲解|基本原理|案例解析 | 获奖必备! 11:12 10 基于LPO的XGBOOST算法...
FCM聚类算法基本原理模糊C-均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类算法是一种基于目标函数的迭代优化技术,用于在数据集中识别并划分具有模糊边界的聚类。与传统的硬C-均值聚类(如K-means)不同,FCM允许数据点以不同的隶属度属于多个聚类,从而能够更好地处理实际数据中的模糊性和不确定性。一、基本思想FCM算法的基本思想是将...