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, %...
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, %...
4 FCM 算法的 CUDA 实现 4.1 FuzzyCmeans 类结构 FuzzyCmeans类的主要计算逻辑在成员函数fit中,此外还定义了一些成员变量,下面将一一介绍这些成员变量的作用。 namespaceclustering{namespacefuzzyCmeans{template<typenameDataType>classAbstractFuzzyCmeans{public:virtualvoidfit(constDataType*)=0;virtual~AbstractFuzzy...
FCM算法广泛应用在数据挖掘、机器学习和计算机视觉与图像处理等方向。 2、FCM算法 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...
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...
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...
FCM的C跟K-Means的K是一样的,指的是聚类的数目。F—Fuzzy是模糊的意思,指的是“一个事件发生的程度”。用在我们的聚类上面,第一条记录以怎样的概率或者说程度属于第一类,又以怎样的程度属于第二类等等。跟传统的聚类有所区别的地方就是,他改变了传统分类的时候非此即彼的一个现象,一个对象可以以不同的程度...
英文缩写 FCM 英文缩写FCM 英文全称Fuzzy C-Means 中文解释模糊C-平均
FCM 英文全称Fuzzy C-Means 中文解释模糊C-平均 缩写分类电子电工,数学物理 PP发电站,动力厂,动力设备 PP耐压的 PP生产过程 PP推挽式(放大器) P.人员 P.兵,卒 X.负电性原子;负电性基团 x.啤酒浓度 X.晶体切割 X.摩尔分数 X.星位角 X.电场内电势梯度 ...
浅谈模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering) 定义:模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称( FCM)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。 假设样本集...