K均值聚类(K-means):硬聚类算法,隶属度取0或1,类内误差平方和最小化。 模糊的c均值聚类(FCM):模糊聚类算法,隶属度取[0,1],类内加权误差平方和最小化。 1.K-means聚类算法 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中...
模糊C均值聚类是一种基于模糊集理论的聚类方法。与传统的硬聚类算法(如K均值聚类)不同,FCM允许一个数据点以不同的隶属度属于多个聚类中心,即数据点对于不同聚类的归属不是绝对的,而是用0到1之间的隶属度来表示。这种模糊性使得FCM在处理具有重叠区域或边界模糊的数据集时更为有效。 K均值聚类(K-Means Clustering...
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,...
一、K-means聚类算法 运用K-means算法进行聚类分析时,不需对样本进行标记与训练学习,属于无监督分类算法。K-means聚类算法基于以下两个假设:1)每个簇的中心是该簇内所有点的平均值;2)每个点都属于距离其最近的中心所在的簇。基于这两个假设,K-means算法通过迭代寻找最佳中心来实现聚类。其物理机理为以距离来衡量数...
K-means和FCM算法在聚类任务中的应用有显著区别。K-means采用硬分配，FCM则使用模糊隶属度，使得算法在处理复杂、模糊数据集时表现更优。它们分别使用距离度量和加权误差平方和作为优化目标，从而在不同场景下提供解决方案。在数据集的划分和聚类问题中，选择算法需根据数据特性及任务需求进行考量。
模糊C均值(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是一种基于目标函数划分的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。 FCM把n个向量xi(i=1,2,…,n)分为c个模糊组,并求每组的聚类中心,使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM使得每个...
K均值(K-means)和C均值(C-means,也称为模糊C均值,Fuzzy C-Means, FCM)是两种常见的聚类算法,以下简单介绍下这两种方法,已经熟知的小伙伴可略过。 K-means算法是一种无监督学习方法,它的目标是将数据集划分为K个不重叠的子集(簇),使得每个数据点到其所属簇中心(质心)的平方距离之和最小。这个算法假设簇是...
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...
模糊的c均值聚类算法：--- 一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊...
Fuzzy C-Means算法是一种基于模糊集合理论的聚类方法，不同于K-Means算法中只将每个数据点归为一个簇...