模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理论的一种聚类算法,通过隶属度来表示样本属于某一类的概率,原因在于在很多情况下多个类别之间的界限并不是绝对的明确。显然,相比于k-means的硬聚类,模糊c均值聚类得到的聚类结果更灵活。 模糊c均值聚类通过最小化一下目标函数来得到聚类中心: Jm=N∑i=1...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportskfuzzyasfuzz# 生成示例数据np.random.seed(0)data=np.random.randn(100,2)# 执行模糊C均值聚类n_clusters=3# 聚类数cntr,u,_,_,_,_,_=fuzz.cluster.cmeans(data.T,n_clusters,m=2,error=0.005,maxiter=1000,init=None)# 获取每个点的簇标签cluster_lab...
模糊C均值(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是一种基于目标函数的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。理论成熟,应用广泛,是一种优秀的聚类算法。本文关于FCM算法的一些原理推导部分介绍,加上自己的理解和在课题项目中的应用以文字的形式呈现出来。 首先介绍一下模糊这个概念,所谓模糊就是不确定,确定性的东西就是信息...
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...
Fuzzy C-Means算法原理 模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。相较于k-means的硬聚类,模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下,数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇,指派一个对象到一个特定的簇有些生硬,也可能会出错。故,对每个对象和每个簇赋予一个权值,指明对象属于该簇的程度。当然,基于概率的方...
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-Means Clustering)...
Fuzzy C-means Algorithm: 和KMeans类似,不过利用了归属概率(membership probability)进行计算,而不是直接的0或者1 Same Size Contrained KMeans Heuristics: 利用启发式的方法获取等大聚类结果 Same Size Contrained KMeans Inspired by Minimum Cost Flow Problem:将聚类转换为分配问题,并用最小费用流的思路进行求解...
Fuzzy C-means(FCM)聚类算法是一种常用的模糊聚类算法,它可以将数据集划分为多个模糊的聚类,并为每个数据点分配多个隶属度。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 ...
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...
以下是一个简单的模糊模式识别的Python代码示例,该代码使用Scikit-learn库进行基于模糊c-均值聚类(Fuzzy c-means Clustering)的分类: ```python from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np # 创建模拟数据集 data = np.array([[1, 2],...