FuzzyCmeans<DataType>::~FuzzyCmeans() { free(m_clusters); CHECK_CUDA_ERROR(cudaFree(d_data)); } 4.3 launchFit 函数 FuzzyCmeans类的成员函数fit的主要计算逻辑都在launchFit函数中,根据前面介绍的计算逻辑,launchFit函数中包含两个主要的计算步骤:根据隶属度矩阵计算聚类中心、计算目标函数值并更新隶属度...
本文以FCM为例,说明聚类过程。 FCM[1-3]是一种重要的聚类算法,其目标是将n维空间中的数据X = {x_1, ..., x_N}分配到C个聚类中心v_1, ..., v_C。在欧氏距离意义下,数据靠近哪个聚类中心就属于哪个类,如图1所示。 图1 FCM聚类示意图 该问题可以使用下面的优化模型表示: 其中‖∙‖表示欧氏距离,m...
package com.gloomyfish.segmentation.fuzzycmeans;public class ClusterPoint {private double x;private double y;private int pixelColor;private int originalPixelColor;private double clusterIndex;public ClusterPoint(double x, double y, int col){this.x = x;this.y = y;this.pixelColor = col;this.origi...
得到聚类中心: FCM算法执行流程: 安利一波(百度脑图,这是我认为百度做的比较有良心的东西了。我这个就是用百度脑图画的) 三FCM的Matlab实现 function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代 ...
模糊C均值聚类(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是软聚类方法的一种。FCM算法最早由Dunn在1974年提出然后经 Bezdek推广。 硬聚类算法在分类时有一个硬性标准,根据该标准进行划分,分类结果非此即彼。 软聚类算法更看重隶属度,隶属度在[0,1]之间,每个对象都有属于每个类的隶属度,并且所有隶属度之和为 1,即更接近...
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...
Fuzzy c-means算法是一种重要的聚类方法，其目标是将数据空间中的数据分配至预设的聚类中心。在欧氏距离的框架下，数据点越接近某个中心，就越有可能被划归至该中心所代表的类别。FCM算法的核心在于寻找最佳的聚类中心，使得数据点与中心之间的距离的模糊化值之和最小化。这一过程可以被表示为一个优化...
Fuzzy C-means算法主要是比较RGB空间的每个像素值与Cluster中的每个中心点值,最终给 每个像素指派一个值(0~1之间)说明该像素更接近于哪里Cluster的中心点,模糊规则是该像 素对所有cluster的值之和为1。简单的举例:假设图像中有三个聚类cluster1,cluster2,cluster3, ...
本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。去年,我们为一位客户进行了短暂的咨询工作,他正在构建一个主要基于微博用户特征聚类研究的分析应用程序(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 首先对聚类分析作系统介绍。其次对改进Fuzzy C-means算法进行文献回顾,对其概况、基本思想、算法进...