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~
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, %...
对c 的选取我们有一个评价指标,就是 L(c) 这个函数,分子表示的是类间距离之和,分母表示的是类内间距之和,因此整个 L 的值就越大越好。 L(c)=∑ci=1∑nj=1umij∥vi−x¯∥2/(c−1)∑ci=1∑nj=1umij∥xj−vi∥2/(n−c)L(c)=∑i=1c∑j=1nuijm‖vi−x¯‖2/(c−1)∑i...
curr +=1print("用时:{0}".format(time.time() - start))# print(membership_mat)returncluster_labels, cluster_centers, data, membership_mat labels, centers, data, membership = fuzzyCMeansClustering()defclustering_indicators(labels_true, labels_pred):iftype(labels_true[0]) !=int: labels_true...
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...
Fuzzy C-MeansCmeans, FuzzyKmeans, Hard
簇数的确定: 要用到k-means里面的轮廓系数 基于python的数学建模 轮廓系数的确定 - 坤丶 - 博客园 (cnblogs.com) 模糊c的代码 import copy import math import random import time global MAX # 用于初始化隶属度
Fuzzy c-means聚类算法简介 一、聚类算法聚类(clustering)是机器学习的重要目标,能够达到物以类聚人以群分之目的,使同类者可以一块研究,节省人力、物力、财力与时间。可见偷懒是科学研究的原动力,诚不欺余! 很多新入门的同学们将聚类和分类算法弄混,这里先对它们进行区分。实际上,聚类和分类(classification)是人类认...
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...
The fuzzy c-means algorithm (Algorithm 12.6) is similar to the crisp k-means algorithm (Algorithm 12.4). It minimizes the intra-cluster variance, but has the same problems as the k-means: it may get stuck in a local minimum, and its results depend on the initial choice of cluster center...