常用的聚类算法有K-means 聚类和 FCM 聚类等。 二、K-means 聚类原理 1.算法基本思想 K-means 聚类是一种基于划分的聚类方法,通过迭代计算数据点与当前中心点的距离,将数据点分配到距离最近的中心点所属的簇,然后更新中心点。这个过程持续进行,直到满足停止条件。 2.计算过程 (1)随机选择 k 个数据点作为初始...
K-Means简单易于实现,但K值需要预先给定,对初始聚类中心比较敏感,在大规模数据时收敛慢。改进版二分K-Means、K-Means++和批处理K-Means。 与FCM的区别:K-Means属于硬聚类,FCM属于软聚类;K-Means计算的值非0即1,FCM通过赋予隶属度权重,计算概率(百分比)来判断当前数据哪一个cluster。 (function(){ function se...
k-means融合FCM算法执行聚类过程,是在k-means算法完成聚类后,以其聚类结果作为FCM算法执行的初值,并通过FCM算法的执行完成.从结果分析可以看出,该算法聚类的效果比单... 王与,陈寿文 - 《滁州学院学报》 被引量: 1发表: 2014年 结合熵有效性函数的FCM算法识别社团结构 挖掘和发现复杂网络中的社团结构是复杂网络...