def __init__(self,matrix_data,c_cluster=3,tol=1e-8,maxItem=1000): """ :param matrix_data: 输入的参数矩阵,每一行为一个样本 :param c_cluster: 制定聚类的类别数 :param tol: 迭代误差 :param maxItem: 最大迭代上限 """ self.matrix_data=matrix_data self.c_cluster=c_cluster self.tol=...
模糊C均值(Fuzzy C-Means)聚类算法是一种经典的聚类算法,它能够将数据点分到不同的聚类中心,并给出每个数据点属于每个聚类的概率。 本文将介绍模糊C均值聚类算法的原理、实现步骤以及使用Python语言实现的示例代码。 1. 模糊C均值聚类算法简介 模糊C均值聚类算法是一种基于距离的聚类算法,它将数据点分配到不同的...
dummy_sum_num =0.0dummy_sum_dum =0.0forkinrange(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列的聚类中心current_cluster_center.append(dummy_sum_num/dummy_sum_dum)# 第j簇的所有聚类中心C.append(current_c...
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...
一、模糊C均值聚类的原理 二、不使用skfuzzy的python代码 import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False '''初始化隶属矩阵''' def initial_u0(n,K): ...
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; 模糊C 均值聚类算法(FCM,Fuzzy c-means) 是从硬C 均值聚类算法发展而来(HCM,Hardc-means )。 硬C划分...
模糊c均值聚类算法在Python中的应用 在机器学习领域,聚类算法是一种常见的无监督学习方法,用于将数据点分组成具有相似特征的集合。其中,c均值聚类算法是一种常见的聚类算法之一,它通过迭代地调整数据点的中心位置来最小化数据点与中心的距离。而模糊c均值聚类算法在c均值聚类算法的基础上,引入了模糊性的概念,使得每个...
算法是一种基于划分的聚类算法,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。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的性质,而模糊聚类建立了样本对类...
模糊C均值聚类算法步骤 输入 数据集:X={x1,x2,...,xn}X={x1,x2,...,xn},其中每个xixi表示一个数据点,nn为数据点的数量。 聚类数目:cc,表示将数据集分为cc个聚类。 输出 聚类中心:v={v1,v2,...,vc}v={v1,v2,...,vc},其中每个vivi表示一个聚类中心。
FCM算法是一种基于划分的聚类算法,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。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的性质,而模糊聚类建立了样本...