二、Fuzzy c-means(FCM)介绍那么如何进行聚类呢?首先,需要一种方法度量两个样本的相似性,这个就是距离。然后,将距离近的样本点归于一类。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...
摘自:http://ramsey16.net/%E8%81%9A%E7%B1%BB%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89fuzzy-c-means/ 经典k-均值聚类算法的每一步迭代中,每一个样本点都被认为是完全属于某一类别。我们可以放松这个条件,假定每个样本xjxj模糊“隶属”于某一类的。 硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的...
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 % [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 输入: % Data: N×S 型矩阵,聚类的原始数据,即一组有限的观测样本集, %...
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...
模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。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...
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...
python fuzzy c-means demo 摘自:http://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/auto_examples/plot_cmeans.html#example-plot-cmeans-py,加入了自己的理解! # coding: utf-8 from __future__ import division, print_function import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...
一本文是完全基于JAVA语言实现Fuzzy C-Means聚合算法,并可以运用到图像处理中实现简 单的对象提取。 一:数学原理 在解释数学原理之前,请先看看这个链接算是热身吧 http://home.deib.polimi.it/matteucc/Clustering/tutorial_html/cmeans.html。 看不懂没关系。我的解释足够详细,小学毕业都可以学会,本人就是小学毕...
python fuzzy c-means demo 摘自:http://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/auto_examples/plot_cmeans.html#example-plot-cmeans-py,加入了自己的理解! #coding: utf-8from__future__importdivision, print_functionimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportskfuzzy as fuzz...