数据预处理:在进行聚类之前,通常需要对数据进行标准化处理,以确保不同特征之间的尺度一致。 八、应用案例与扩展 FCM算法可以应用于多种领域,包括图像分割、生物信息学、市场细分等。为了提高算法的效率和精度,可以结合其他技术进行改进,例如: 模糊加权聚类:结合权重信息,对不同特征赋予不同的重要性。 混合算法:结合其他优化算法,
模糊化系数是FCM算法的关键参数,通常取值为2,它控制了隶属度的模糊性。误差容限用于判断算法是否收敛,而最大迭代次数则防止算法在某些情况下陷入无限循环。 五、训练模型 训练模型是使用FCM算法的核心步骤。cmeans函数是skfuzzy库中实现FCM算法的函数,它需要输入数据、聚类数目、模糊化系数、误差容限和最大迭代次数。
FCM本质是一种无监督的像素级聚类算法,但是原算法对噪声太敏感,同时速度较慢;最近看了一篇关于改进的模糊C均值聚类算法(FRFCM):Significantly Fast and Robust Fuzzy C-Means Clustering Algorithm Based on Morphological Reconstruction and Membership Filtering 该算法引入了形态学操作和中值滤波,提升了在聚类过程中对噪...
1)点击读取文件按钮,读取到的文件如下图所示: 数据聚类系统读取文件 数据聚类系统导入文件 2)设置簇的个数,这里设置成2,并选择K-means聚类算法,显示的结果如下图: 数据聚类系统运行K-means聚类算法 3)设置簇的个数,这里设置成2,并选择K-中心点聚类算法,显示的结果如下图: 数据聚类系统运行K-中心点聚类算法 4...
FCM算法的原理 FCM算法的基本思想是通过最小化目标函数,以获得每个数据点到每个聚类中心的隶属度。目标函数的数学表达式如下: [ J = \sum_{c=1}^C \sum_{j=1}^n u_{ij}^m \cdot ||x_j - v_c||^2 ] 其中: ( n ) 是数据点的数量 ...
模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)是一种广泛应用的聚类算法,允许数据点以不同的隶属度属于多个簇。以下是对模糊C均值聚类的详细解答,包括其基本原理、Python实现以及测试和优化建议。 1. 模糊C均值聚类的基本原理 模糊C均值聚类旨在通过最小化目标函数来发现数据集中的潜在聚类结构。目标函数通常定义为: markdown ...
本文将介绍10种顶流的聚类算法,它们分别是:K-均值聚类(K-Means Clustering)、层次聚类(Hierarchical Clustering)、DBSCAN、高斯混合模型(Gaussian Mixture Models, GMM)、谱聚类(Spectral Clustering)、均值漂移聚类(Mean Shift Clustering)、OPTICS、基于密度的聚类算法(Density-Based Clustering)、模糊C-均值聚类(Fuzzy C...
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: ...
使用方法: python from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt X, y = make_blobs(n_samples=500, centers=3, random_state=42) fcm = FuzzyCMeans(n_clusters=3) fcm.fit(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=fcm.predict(X)) plt.show()©...
聚类分析 1.0什么是聚类分析? 聚类分析(Clustering),就是将数据所对应的研究对象进行分类的统计方法。 它是将若干个个体集合,按照某种标准分成若干个簇,并且希望簇内的样本尽可能地相似,而簇和簇之间要尽可能地不相似。 其作为一种对特征进行定量无监督学习分类的方法,当不知道数据中每个样本的真实类别时,但又想将...