此时 需满足: (1) 2. 目标函数与聚类中心 算法在度量数据对象的非相似性(或者说距离)时一般使用欧几里得距离,要求每个类的聚类中心与数据对象的距离平方之和最小,目标函数可以表示为: 其中 表示任意聚类中心,而聚类中心一般取类内所有对象在各属性上的平均值,因此可以表示为: 表示任意一个类。将算法推广到模糊集...
cluster_number): current_cluster_center = [] for i in range(0, len(data[0])): dummy_sum_num = 0.0 dummy_sum_dum = 0.0 for k in range(0, len(data)): # 分子 dummy_sum_num += (U[k][j] ** m) * data[k][i] # 分母 dummy_sum_dum += (U[k][j] ** m) # 第i列的...
转自:http://note4code.com/2015/04/14/fuzzy-c-means-%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8F%8A%E5%85%B6-python-%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 1. 算法向 算法的扩展 在 算法中,如果要将数据集合 划分为 个类,使得任意数据对象 必须属于并且仅属于一个类,同时每一个类至少包含一个数据对象,那么可以用一个 的矩...