下面是一个使用Python实现FCM聚类算法的示例代码: ```python import numpy as np import random def fcm(data, num_clusters, max_iters=100, m=2): #初始化隶属度矩阵 num_samples = data.shape[0] cluster_membership = np.zeros((num_samples, num_clusters)) cluster_centers = [] #随机初始化聚类...
FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法是一种经典的模糊聚类算法,它基于模糊理论,允许数据点属于多个簇的程度不同。本文将介绍FCM聚类算法的原理,并使用Python实现。 二、FCM聚类算法原理 FCM聚类算法是一种迭代的聚类算法,它基于模糊理论,通过最小化目标函数来找到最优的聚类结果。算法的基本思想是:对于每个数据点,计算其属于...
fcm聚类算法python实现 以下是实现FCM聚类算法的Python代码: ```python import numpy as np def fcm(X, n_clusters, m=2, max_iter=100, tol=1e-4): # 初始化隶属度矩阵 membership_mat = np.random.rand(X.shape[0], n_clusters) membership_mat = membership_mat / np.sum(membership_mat, axis=...
2. 实现 FCM 算法 我们需要实现基础的 FCM 算法。FCM 在每次迭代时会更新权重和中心。 # 导入 FCM 所需的库fromsklearn.metricsimportpairwise_distancesdeffcm(data,n_clusters,m=2,max_iter=100):# 初始化权重和中心num_points=data.shape[0]centers=data.sample(n_clusters).values U=np.zeros((num_poi...
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...
技术标签:算法python聚类 本人由于懒得排版,便将大部分内容用图片的形式上传,如果有需要可以@楼主 目录 一、理论介绍 二、算法实现思路 三、FCM算法核心代码的python实现 四、使用示例 1.对数据进行聚类 2.图片分割 五、实现时出现的错误总结 六、源码链接 一、理论介绍 二、算法实现思路 下面给出该算法的基本思路...
聚类FCM算法 FCM简介FCM算法,模糊C均值(FuzzyC-means)算法,是基于目标函数的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。模糊就是这个算法的重点和特点,模糊就是不确定的。拿人来举例子,人的年龄...,行业都有共性,思路很重要。参考博客: http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47087201公式推导http ...
目录 一、模糊C均值聚类的原理 二、不使用skfuzzy的python代码 三、 使用skfuzzy的python代码 一、模糊C均值聚类的原理 二、不使用skfuzzy的python代码 import numpy as np import rand...
一、模糊聚类分析 二、案例背景 1、问题描述 2、模糊C--均值聚类算法(FCM) 三、MATLAB程序实现 1、初始化 2、更新聚类中心、目标函数值、隶属度矩阵 3、程序源码 4、结果分析 四、参考文献 一、模糊聚类分析 模糊聚类是目前知识发现以及模式识别等诸多领域中的重要研究分支之一。随着研究范围的拓展,不管是科学研究...
PythonFCM算法实现三维数组模糊聚类并绘制聚类图 python聚类结果可视化,1、用户界面1)点击读取文件按钮,读取到的文件如下图所示:数据聚类系统读取文件数据聚类系统导入文件2)设置簇的个数,这里设置成2,并选择K-means聚类算法,显示的结果如下图:数据聚类系统运行K-m