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...
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,...
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,...
本文涉及的模糊聚类算法——Fuzzy C-means 算法,笔者之前并没有接触过,来源于笔者 CUDA 交流群的一位读者同学(@被你逮到了呢),在他的建议下笔者对 Fuzzy C-means 算法做了一个简单的 CUDA 实现,本文将对代码逻辑进行详细介绍。 1 FCM 聚类算法简介 提到聚类算法,通常我们想到的就是 Kmeans、层次聚类等算法,...
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:
k-means算法：k-means是一种简单而流行的聚类算法，它试图将数据划分为k个聚类，使得每个聚类内部数据点...
Fuzzy C-Means算法原理 基础概念 隶属度函数 隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x)μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),μA(x)μA(x)的取值范围是[0,1],即0<=μA(x)<=10<=μA(x)<=1。越接近于1表示隶属度越高,反之越低。
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...
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...
图中可以很容易分辨出两类数据,分别表示为‘A’ and ‘B’. 利用前述的k-means 算法,每个数据关联一个特定的质心,隶属度函数如下所示: 用FCM 算法,同一个数据并不单独属于一个分类,而是可以出现在中间。在这个例子中,隶属函数变得更加平滑,表明每个数据可能属于几个分类。