模糊K均值聚类算法是K均值(KMeans)聚类的扩展,它的基本原理和K均值一样,只是它的聚类结果允许存在对象属于多个簇,也就是说:它属于可重叠聚类算法。为了深入理解模糊K均值和K均值的区别,这里我们得花些时间了解一个概念:模糊参数(Fuzziness Factor)。 与K均值聚类原理类似,模糊K均值也是在待聚类对象向量集合上循环,...
K-means算法结束条件:1)给定一个迭代次数,达到这个次数就停止,这好像不是一个好建议。2)k个质心应该达到收敛,即第n次计算出的n个质心在第n+1次迭代时候位置不变。3)n个文档达到收敛,即第n次计算出的n个文档分类和在第n+1次迭代时候文档分类结果相同。4)RSS值小于一个阀值,实际中往往把这个条件结合条件1...
算法的性能依赖于初始聚类中心。因此,我们要么用另外的快速算法确定初始 聚类中心,要么每次用不同的初始聚类中心启动该算法,多次运行 FCM。 notes:上面讨论不难看出二个参数比较重要:1.聚类的数目,2.控制算法的柔软参数m,如果m过大,则聚类的效果很差,如果m过小,则算法接近Kmeans算法。 mahout实现: 在mahout中,控...
k-means算法将数据点硬划分到某个聚类,而EM算法和fuzzy c-means允许数据点以不同的概率或隶属度属于...
对fuzzy K-means的认识 俗话说:“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类(Cluster)分析是由若干模式(Pattern)组成的。通常,模式是一个度量(Measurement)的向量,或者是多维空间中的一个点。聚类分析以相似性为基础,在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间...
模糊K均值聚类算法是K均值(KMeans)聚类的扩展,它的基本原理和K均值一样,只是它的聚类结果允许存在对象属于多个簇,也就是说:它属于可重叠聚类算法。为了深入理解模糊K均值和K均值的区别,这里我们得花些时间了解一个概念:模糊参数(Fuzziness Factor)。 与K均值聚类原理类似,模糊K均值也是在待聚类对象向量集合上循环,...
Kmeans算法 算法参数:迭代次数、组大小(即:组内元素个数) 基本概念: 1、迭代次数:每次迭代总是基于前一次迭代结果基础之上,获取每个组都中间元素。作为新迭代都首元素。 2、组:也叫聚类、簇。 2、组大小:也可称为聚类大小、簇大小。每个聚类圆所包含的元素数量。 计算过程(例如:文档数为31笔,迭代次数:40,...
K-means聚类算法 2019-12-03 20:47 −1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码 输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量sc... ...
K-MEANS 有其缺点: 产生类的大小相差不会很大, 对于脏数据很敏感。 不得不承认这并不是很好的结果。 不过其实大多数情况下 k-means 给出的结果都还是很令人满意的, 算是一种简单高效应用广泛的 clustering 方法。 选定 K 个中心的这个过程通常是针对具体的问题有一些启发式的选取方法, 或者大多数情况下采用...
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: