FCM算法在数据挖掘、模式识别、图像处理等领域都有广泛的应用。 FCM算法基于C-Means聚类算法的改进,它克服了传统聚类算法中样本只能属于一个类别的缺点。在FCM算法中,每个样本都被赋予属于每个类别的隶属度,这个隶属度表示了样本与每个类别的相似程度。FCM算法的核心思想是通过最小化样本与各个类别中心点之间的距离,来...
在实际应用中,FCM算法可以用于处理各种具有模糊边界的数据集,如图像分割、文本聚类、语音识别等。例如,在图像分割中,FCM算法可以将图像中的像素点划分为不同的区域,每个像素点可以根据其隶属度属于不同的区域,从而实现图像的模糊分割。在文本聚类中,FCM算法可以根据文档的相似度将其划分为不同的类别,每个文档可以以不...
FCM聚类算法介绍
模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法,使用微积分计算技术求最优代价函数.在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数,为此要假定合适的模型.模糊聚类算法中向量可以同时属于多个聚类,从而摆脱上述问题.在模糊聚类算法中,定义了向量与聚类之间的近邻函数,并且聚类中向量的隶属度由隶属函数集合提供.对模糊方法而...
FCM聚类算法介绍[教学]FCM 聚类算法介绍 FCM 算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C 均值算法是普通C 均值算法的改进，普通C 均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM 则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM 具体算法之前我们先介绍...
一、FCM算法简介 1、模糊集理论 L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论,在该理论中,针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系,使用模糊集合理论,将原隶属度扩展为 0 到 1 之间的任意值,一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集,从而极大提高了聚类算法对现实数据集的处理能力,由此模糊聚类出现在...
FCM聚类算法介绍 FCM聚类算法介绍 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本...
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。 模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的数学。
FCM聚类算法介绍 FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。
xlabel('FCM迭代次数'); ylabel('error'); 0173 4.算法理论概述 图像分割是计算机视觉中的一个基本任务,其目的是将图像划分为若干有意义的区域或对象。传统的硬聚类算法如K-Means只能为每个像素分配一个确定的类别标签,而忽略了像素间可能存在的模糊关系。基于模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法的图像分割是一种...