FCM算法首先是由E. Ruspini提出来的,后来J. C. Dunn与J. C. Bezdek将E. Ruspini算法从硬聚类算法推广成模糊聚类算法。FCM算法是基于对目标函数的优化基础上的一种数据聚类方法。聚类结果是每一个数据点对聚类中心的隶属程度,该隶属程度用一个数值来表示。FCM算法是一种无监督的模糊聚类方法,在算法实现过程中不...
一、FCM算法简介 1、模糊集理论 L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论,在该理论中,针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系,使用模糊集合理论,将原隶属度扩展为 0 到 1 之间的任意值,一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集,从而极大提高了聚类算法对现实数据集的处理能力,由此模糊聚类出现在...
模糊 C 均值聚类(Fuzzy C-means)算法简称 FCM 算法,就是软聚类方法的一种。 2 算法原理 FCM 算法使用隶属度来表示样本与样本簇之间的关系,对于给定的含有n个样本的样本集,如果要将这些样本划分为c类,那么显然隶属度矩阵应该是一个n*c的二维矩阵。 同时FCM 算法也是一种基于目标函数的算法,对于给定的含有n个样...
FCM 是一种有目标的模糊聚类算法,其目标函数为: Jm(U,v)=∑i=1c∑k=1nxikm‖xk−vi‖2 式中,v = ( v1,v2,…,vc) ,m > 1 为模糊参数,该参数决 定了聚类的模糊度,也就是数据点可以成为多个类的程度,大多数情况下m = 2。当式( 2) 取到最小值时结果最优。对于聚类中心,其取值为 ...
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:
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...
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(FCM)算法擅长解决图像中存在的模糊性和不确定性问题,是最常用的脑MRI分割方法。但因FCM仅利用图像灰度信息,没有考虑区域信息,导致其抗噪性能很差,常与区域信息结合进行改进。马尔可夫随机场(MRF)算法充分利用了图像区域信息,但容易出现过分割现象,因此FCM常与MRF进行结合改进。针对现有的FCM和MRF结合...
FuzzyC-Means(FCM)是一种常用的模糊聚类算法,它和K-Means均属于基于划分(Partitioning)的聚类方法,前者对不同类别的划分具有模糊的软边界,后者对不同类别的划分采用“非此即彼”的硬性边界。K-Means也可以归为隶属度取值为0或1的软划分方法[4-5]。FCM聚类常采用传统的欧式距离进行相似性度量,在距离公式中每个...