首先,我们需要产生可用于FCM的数据,为了可视化方便,我们产生一个二维数据便于在坐标轴上显示,也就是每个样本由两个特征(或者x坐标与y坐标构成),生成100个这样的点,当然我们在人为改变一下,让这些点看起来至少属于不同的类。生成的点画出来如下: 那么我们说FCM算法的一般步骤为: (1)确定分类数,指数m的值,确定迭...
2.ISODATA算法(即FCM聚类算法)是由K-均值算法发展而来的一种重要的聚类分析算法,这种算法对特性比较复杂而人们又缺少认识的对象进行分类,可以有效地实施人工干预,加入人脑思维信息,使分类结果更符合客观实际,可以给出相对的最优分类结果,因而具有一定的实用性。然而该算法同样存在不足之处,主要有:需要设定...
一、FCM算法原理 FCM算法是fuzzy c-means 的简称,是一种基于目标函数的模糊聚类方法。 假设有个数据集X,要划分为C个类,那么对应就有C个类中心,每个样本j属于某一类的隶属度为 μij,FCM算法的目标函数集约束条件如下(目标函数为样本到各类中心点的误差平方和,FCM算法中每个样本属于某个类有个隶属度,公式中要体...
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...
🚀2.算法思想 k-means算法实际上就是通过计算不同样本间的距离来判断他们的相 近关系的,相近的就会放到同一个类别中去。📚 🚀3.解决的问题 k-means算法属于无监督学习的一种聚类算法,其目的为:在不知数据所属类别及类别数量的前提下,依据数据自身所暗含的特点对数据 进行聚类。对于聚类过程中类别数量 k ...
深入解析，FCM，即fuzzy c-means，是通过优化目标函数实现的模糊聚类方法。以数据集X和C个类别为例，算法的目标是减小样本到各类中心点误差平方和，通过拉格朗日乘数法找到使误差最小化的隶属度。最终，通过迭代求解，得到样本对每个类别的隶属度，直至收敛或达到预设步数，每个样本便有了明确的模糊分类。实...
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...
##(一)原理部分模糊C均值(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是一种基于目标函数的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。理论成熟,应用广泛,是一种优秀的聚类算法。本文关于FCM算法的一些原理推导部分介绍等参考下面视频,加上自己的理解以文字的形式呈现出来,视频参考如下,比较长,看不懂的可以再去看看: FCM原理介绍 ...
首先声明FCM模糊聚类算法的最终目的是聚类。说到聚类算法,就不得不提一下许多教材上的K-means聚类算法。K-means聚类算法的其实很简单,对于一个空间的数据,算法需要一个预定的K值,即需要把空间的数据分为K类,然后随机初始化K个聚类中心点,通过不断的优化K个聚类中心点的位置使得目标距离函数的值最小(这里不细讲,...