常用的聚类算法有K-means 聚类和 FCM 聚类等。 二、K-means 聚类原理 1.算法基本思想 K-means 聚类是一种基于划分的聚类方法,通过迭代计算数据点与当前中心点的距离,将数据点分配到距离最近的中心点所属的簇,然后更新中心点。这个过程持续进行,直到满足停止条件。 2.计算过程 (1)随机选择 k 个数据点作为初始...
1. k-means是硬聚类算法,每个样本只能属于一个簇,而FCM是软聚类算法,每个样本属于每个簇的隶属度为概率值。 2. k-means通过计算距离来确定样本所属簇,而FCM则通过计算样本到簇中心的距离和隶属度的关系来确定样本所属簇。 3. k-means对异常值敏感,因为它是基于欧氏距离的,而FCM相对较为鲁棒,因为它引入了隶属...
K-Means和FCM聚类 K均值聚类是基于原型的、划分的聚类方法。聚类数K由用户指定,初始的K个聚类中心随机选取,然后将每个点分派到最近的聚类中心,形成K个簇,接下来重新计算每个簇的聚类中心,重复上一步,直到簇不发生变化或达到最大迭代次数为止。距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。欧式距离容易...
对于一个新的样本点,使用k-means或k-means++得出的结果为[k1=0,k2=1,k3=0],使用FCM得到的结果应该是这个样子的[k1=0.1,k2=0.75,k3=0.15]。这个说明这个新的样本点属于k2的概率是最大的。 FCM实现思路: 1.指定中心点的个数k而且随机的为每一个数据点分配中心点的概率 2.又一次计算中心点 3.更新每一...
FCM简介FCM算法,模糊C均值(Fuzzy C-means)算法,是基于目标函数的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。 模糊就是这个算法的重点和特点,模糊就是不确定的。拿人来举例子,人的年龄...(0.8+0.2=1),这个很好想的。最后不要问为什么用Uai表示而不是Uia Fcm算法的优点是什么? 传统的聚类分析是把每个元素严格的划分...
参考自初识聚类算法:K均值、凝聚层次聚类和DBSCAN,模糊聚类FCM算法。 聚类的目的 将数据划分为若干个簇,簇内相似性大,簇间相似性小,聚类效果好。用于从数据中提取信息和...
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...
即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。
模糊C-means(FCM)算法允许一个数据点属于多个聚类中心。与传统的K-means聚类算法不同,模糊C-means通过为每个数据点分配一个属于各个聚类中心的隶属度,来表示其属于不同聚类的程度。这种方法特别适用于那些不清晰或重叠的数据集。 基本步骤 初始化:选择聚类中心的数量C,并随机初始化每个数据点对每个聚类中心的隶属度...
首先采集Wi-Fi指纹样本,将其放入MySQL数据库中和R工程;其次将Wi-Fi指纹库分成若干个簇,使用K-均值聚类(K-Means)和模糊C-均值聚类(FCM)对待定位的Wi-Fi指纹进行聚类分析;最后,提出增强型的聚类策略(ECS)应用于Wi-Fi指纹匹配定位中.实验结果表明,ECS较仅使用FCM算法,其定位耗时缩短约50%-80%,且定位精度上有所...