同时 FCM 算法也是一种基于目标函数的算法,给定含有n个数据的数据集:X = { x 1 , x 2 , … x i , … , x n } X=\left\{\right.x_1,x_2,…x_i,…,x_n\left\}\right.X={x1,x2,…xi,…,xn},X i X_iXi是第i ii个特征向量;X i j X_{ij}Xij是X i X...
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...
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...
改进Fuzzy C-means 算法 Fuzzy C-means算法概述 Fuzzy C-means算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。1967年,J.B.MacQueen提出的Fuzzy C-means算法是目前为止在工业和科学应用中一种极有影响的聚类技术...
令X={x1,x2,⋯,xn}为含有至少c<n个空间分布较远点的数据样本点集,FCM的代价函数定义为: 其中m>1 为模糊加权指数,U=[uij]c×n为 c 个聚类中心vi相对于 n 个样本数据点xj的隶属度矩阵,dij为欧氏距离。 引入拉格朗日乘子,把原带约束的优化问题转化为无约束的优化问题。
网络均值 网络释义 1. 均值 而模糊 C均值(Fuzzy C-means, FCM)聚类方法,属于基于目标函数的模糊聚类算法的 范畴。模糊 C 均值聚类方法是基于目标 … www.03964.com|基于9个网页
改进Fuzzy C-means 算法 Fuzzy C-means算法概述 Fuzzy C-means算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。1967年,J.B.MacQueen提出的Fuzzy C-means算法是目前为止在工业和科学应用中一种极有影响的聚类技术...
Fuzzy c-meansImage segmentationDue to the fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm is very sensitive to noise and outliers, the spatial information derived from neighborhood window is often used to improve its image segmentation performance. However, the geometric structures of neighborhood window are ...
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 ...