self.u=udefpredict(self,X):dists=np.linalg.norm(X[:,None]-self.centroids,axis=2)returnnp.argmin(dists,axis=1)# 生成样本数据X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=3,cluster_std=0.60,random_state=0)# FCM 聚类fcm=FCM(n_clusters=3)fcm.fit(X)# 可视化聚类结果plt.scatter(X[:,0],X[...
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=...
FCM聚类 Python实现指南 简介 在本文中,我将向你介绍如何使用Python实现FCM(模糊C均值)聚类算法。FCM聚类是一种模糊聚类算法,它可以将数据点分成不同的类别,并且每个数据点可以属于多个类别。通过本文的指南,你将学会使用Python编写代码来实现FCM聚类算法。
一、FCM 1、定义 FCM算法是基于对目标函数的优化基础上的一种数据聚类方法。聚类结果是每一个数据点对聚类中心的隶属程度,该隶属程度用一个数值来表示。该算法允许同一数据属于...
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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 ...
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 random import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False '''初始化隶属矩阵''' def initial_u0(n,K): ...