进行迭代,计算隶属度并更新聚类中心。 可视化聚类结果。 类图 接下来是FCM的类图(mermaid语法): FCM+data+k+m+centers+membership+calculate_membership()+update_centers()+has_converged() 甘特图 以下是FCM算法实现的甘特图(mermaid语法): gantt title FCM Algorithm Steps dateFormat YYYY-MM-DD section Step 1:...
下面是一个使用Python实现FCM聚类算法的示例代码: ```python import numpy as np import random def fcm(data, num_clusters, max_iters=100, m=2): #初始化隶属度矩阵 num_samples = data.shape[0] cluster_membership = np.zeros((num_samples, num_clusters)) cluster_centers = [] #随机初始化聚类...
self.u=udefpredict(self,X):dists=np.linalg.norm(X[:,None]-self.centroids,axis=2)returnnp.argmin(dists,axis=1)# 生成样本数据X,_=make_blobs(n_samples=300,centers=3,cluster_std=0.60,random_state=0)# FCM 聚类fcm=FCM(n_clusters=3)fcm.fit(X)# 可视化聚类结果plt.scatter(X[:,0],X[...
FCM(Fuzzy C-Means)聚类算法是一种经典的模糊聚类算法,它基于模糊理论,允许数据点属于多个簇的程度不同。本文将介绍FCM聚类算法的原理,并使用Python实现。 二、FCM聚类算法原理 FCM聚类算法是一种迭代的聚类算法,它基于模糊理论,通过最小化目标函数来找到最优的聚类结果。算法的基本思想是:对于每个数据点,计算其属于...
fcm聚类算法python实现 以下是实现FCM聚类算法的Python代码: ```python import numpy as np def fcm(X, n_clusters, m=2, max_iter=100, tol=1e-4): # 初始化隶属度矩阵 membership_mat = np.random.rand(X.shape[0], n_clusters) membership_mat = membership_mat / np.sum(membership_mat, axis=...
一、FCM 1、定义 FCM算法是基于对目标函数的优化基础上的一种数据聚类方法。聚类结果是每一个数据点对聚类中心的隶属程度,该隶属程度用一个数值来表示。该算法允许同一数据属于...
模糊C-均值(FCM)聚类算法是一种软聚类方法,它允许一个数据点属于多个聚类,每个聚类都有一个隶属度来表示数据点属于该聚类的程度。 9.1 算法原理 隶属度:算法核心是为每个数据点计算其对每个簇的隶属度(membership degree),即该点属于各簇的概率。 目标函数:通过最小化目标函数(通常是数据点与簇中心的加权距离之...
Fuzzy C-Means 模糊聚类代码及课件:https://gitee.com/yuhong-ldu/python-ai/tree/master/FCM科技猎手 科技 计算机技术 人工智能 模糊聚类 Fuzzy C-means 机器学习 FCM python 打卡挑战bugyu_ld 发消息 python与人工智能,智能语音处理 充电 关注1.6万 ...
Fuzzy C-Means 模糊聚类代码及课件:https://gitee.com/yuhong-ldu/python-ai/tree/master/FCM科技猎手 科技 计算机技术 人工智能 模糊聚类 Fuzzy C-means FCM 机器学习 python 打卡挑战bugyu_ld 发消息 python与人工智能,智能语音处理 充电 关注1.6万 ...
FCM中的质心有别于传统质心的地方在于,它是以隶属度为权重做一个加权平均。 3、更新模糊伪划分 即更新权重(隶属度)。简单地说,如果x越靠近质心c,则隶属度越高,反之越低。 python实现 这段代码是以iris数据集为例的,雏形源于网络,在错误的地方做了一些修正。是专门针对iris写的: ...