模糊c均值(fcm)算法 模糊 作为经典K-means算法的扩展,FCM通过引入模糊数学中的隶属度概念,解决了传统聚类算法对样本"非此即彼"划分的局限性。例如在处理医学影像中边界模糊的肿瘤区域时,一个像素可能同时属于健康组织和病变区域的概率分别为0.3和0.7,这种柔性划分方式更符合现实场景。其核心数学表达式为: ,其中 是...
curr +=1print("用时:{0}".format(time.time() - start))# print(membership_mat)returncluster_labels, cluster_centers, data, membership_mat labels, centers, data, membership = fuzzyCMeansClustering()defclustering_indicators(labels_true, labels_pred):iftype(labels_true[0]) !=int: labels_true...
模糊c均值算法如下: Repeat for 1=1,2⋯⋯ Step 1:compute the cluster prototypes(means) Step 2:compute the distance: Step 3:Update the partition matrix: 二、算法代码 function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n,options) % FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为clu...
模糊c均值fcm聚类算法原理 1. 基本概念。 数据集:假设有一个数据集X = {x_1, x_2,..., x_n}其中x_i是d维空间中的一个数据点,i = 1, 2,..., n 聚类数:指定聚类的数量为c2 ≤ c ≤ n 隶属度矩阵:定义一个隶属度矩阵U = [u_ij]其中u_ij表示数据点x_i隶属于第j个聚类的程度,0 ≤ u...
FCM算法是一种基于划分的聚类方法,它的核心思想是将数据集划分为C个簇,并允许每个数据点以不同的隶属度属于不同的簇。这种柔性的划分方式使得FCM在处理具有模糊边界的数据集时表现出色。与传统C均值算法相比,FCM算法的优势在于它能够更好地处理数据的模糊性和不确定性。 在FCM算法中,每个数据点对于每个簇都有一个...
N个样本，分为C类。C是聚类的簇数；i，j是标号；表⽰样本i 属于 j类的⾪属度。xi表⽰第i个样本，xi是具有d维特征的⼀个样本。cj是j簇的中⼼，也具有d维度。||*||可以是任意表⽰距离的度量。模糊c是⼀个不断迭代计算⾪属度和簇中⼼的过程，直到他们达到最优。对于单个样本xi，它对于...
聚类分析 | FCM模糊c均值聚类,三种优化算法(SSA、PSO、GA)对FCM初始中心点寻优。 模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类是一种广泛使用的聚类算法,它通过最小化目标函数来将数据点划分为多个簇,每个数据点属于各个簇的程度(隶属度)由一个介于0和1之间的值表示。然而,FCM的性能高度依赖于初始聚类中心的选择,不同...
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(fuzzy c-means) 模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。相较于k-means的硬聚类,模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下,数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇,指派一个对象到一个特定的簇有些生硬,也可能会出错。故,对每个对象和每个簇赋予一个权值,指明对象属于该簇的程度。当然,基于概率的方法...
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...