EM算法和fuzzy c-means通常比k-means更鲁棒。这是因为它们可以为数据点分配不同的概率或隶属度，从而减...
相较于k-means的硬聚类,模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下,数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇,指派一个对象到一个特定的簇有些生硬,也可能会出错。故,对每个对象和每个簇赋予一个权值,指明对象属于该簇的程度。当然,基于概率的方法也可以给出这样的权值,但是有时候我们很难确定一个合适的统...
K-means和FCM模糊聚类算法的一个显著差别在于,K-means聚类是硬聚类(意思是一个样本要么100%属于A,要么100%属于B);而FCM模糊聚类算法则是软聚类(意思是一个样本有一定几率属于A,有一定几率属于B,但总概率为1)。 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...
本次实验打算实现的是分别用k-means算法和fuzzy-c-means算法对客户群体消费水平进行分类,并比较两个算法的差异 输入:1000个90后群体的月收入和月消费和月在网购上的消费数据集三维输入。 输出:将这些群体分成五类以颜色区分输出类别 用途:公司可以根据这些群体的收入和消费水平和花在网购上的水平区分出自己想要的目标...
K-Means & Fuzzy C-Mean K-Means&FuzzyC-Means 报告人：马宝秋 聚类（Clustering）•“物以类聚，人以群分”•是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息 聚类（Clustering）•聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多...
模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means) 模糊c均值聚类与k均值聚类区别 k均值聚类 k均值聚类的实现中,把每个样本划分到单一的类别中,亦即是每个样本只能属于一种类别,不能属于多种类别。这样的划分,称为硬划分。 模糊c均值均类 为了解决硬划分所带来的问题,因此有了称为软划分的聚类算法,这一类算法中,每个样本不再...
其中m>1 为模糊加权指数,U=[uij]c×n为 c 个聚类中心vi相对于 n 个样本数据点xj的隶属度矩阵,dij为欧氏距离。 引入拉格朗日乘子,把原带约束的优化问题转化为无约束的优化问题。 minJm′=∑i=1c∑j=1nuijm(vi−xi)2+∑j=1nλi(∑i=1cuijm−1) ...
这样,fuzzy c-means的整体的过程如下: 初始化隶属度矩阵; 计算聚类中心C; 更新隶属度矩阵U; 如果max{|uijk+1- uijk|} < ε或者迭代次数达到上限,结束迭代,否则转2; 注:不管是k-means还是fuzzy c-means,有没有感觉这个过程和迭代法求线性方程组的解的过程非常相似?其实有时候感觉这两个过程本来就是相同的...
这样,fuzzy c-means的整体的过程如下: 初始化隶属度矩阵; 计算聚类中心C; 更新隶属度矩阵U; 如果max{|uijk+1- uijk|} < ε或者迭代次数达到上限,结束迭代,否则转2; 注:不管是k-means还是fuzzy c-means,有没有感觉这个过程和迭代法求线性方程组的解的过程非常相似?其实有时候感觉这两个过程本来就是相同的...