K-Means 与 FCM聚类算法 1.K-Means 算法 K-means是一种聚类算法,将一组数据通过聚类得到k个分组算法流程: 步骤1.在数据集中随机选取k个中心点 步骤2.分别计算每个数据点到k个中心点的距离,根据距离对该数据点进行分类。 步骤3.计算同类数据点的中点作为待更新的该类中心点位置。 步骤4.更新中心点,重复步骤...
说到FCM算法,就不得不先提一下Kmeans算法去对比着理解。Kmeans算法的本质是按照距离最近原则,样本离哪个类别的中心点最近,就将样本划分给哪个类别中。举个例子,如有一个样本集X,要分为A和B两类,X中的某个样本x,到A类的中心点距离为2,到B类的中心点距离为1,那么按照Kmeans算法,x毫无疑问的要100%划分给A...
了解FCM算法时，它与Kmeans算法的对比尤为重要。Kmeans算法的核心是基于最近邻原则，将样本分配给与其中心点距离最近的类别，如样本X中的x，若与A类中心点距离2，B类1，x将全属于A。然而，FCM算法引入了模糊性，认为每个样本x不仅属于一个类别，还具有不同程度的隶属度，比如x对A类的隶属度为0.8，...
>>> 1、首先得先知道KMeans算法原理: K-means算法,也被称为k-平均或k-均值算法,算法的主要思想是通过迭代过程把数据集划分为不同的类别,使得评价聚类性能的准则函数达到最优(平均误差准则函数E)。下面用一个直观的图和相应文字来解释。 上图中,其中A, B, C, D, E 是五个在普通点,而灰色的点是种......