与传统的硬聚类算法不同,模糊C均值聚类允许数据点同时属于多个聚类,因此对于存在模糊性的数据集有很好的适应性。 2. 算法步骤 模糊C均值聚类算法包含以下步骤: 步骤1: 初始化 随机选择聚类数量K和每个数据点对每个聚类的初始隶属度。 聚类数量定义了最终期望获得的聚类数量。 隶属度表示每个数据点对每个聚类的属于度...
为了回答你的问题,我将从模糊聚类算法的原理出发,然后提供一个Matlab代码示例,用于执行模糊聚类。最后,我会简要说明如何运行和分析聚类结果。 1. 模糊聚类算法的原理 模糊聚类算法,如模糊C-均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类,是一种将数据集划分为多个子集(聚类)的方法,其中每个数据点可以属于多个聚类,只是属于不同聚类...
聚类数量表示你希望将数据分成的群组数量,模糊度参数表示每个数据点属于每个群组的程度。 模糊化:使用模糊逻辑工具箱中的mfuzz函数来模糊化数据。mfuzz函数将数据点映射为模糊集,并计算每个数据点对每个聚类群组的隶属度。 聚类中心计算:使用fcm函数来计算每个聚类群组的中心点。fcm函数使用模糊C-均值算法来优化聚类中心。
1、23. 模糊聚类分析原理及实现聚类分析,就是用数学方法研究和处理所给定对象,按照事物间的相似性进行区分和分类的过程。 传统的聚类分析是一种硬划分,它把每个待识别的对象严格地划分到某个类中,具有非此即彼的性质,这种分类的类别界限是分明的。随着模糊理论的建立,人们开始用模糊的方法来处理聚类问题,称为模糊...
模糊聚类-matlab实现 %%%%%%%%%%%%%%%模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; load F:\从0开始\数据\; INPUTDATA=data; %---原始数据标准化---% disp('请选择原始数据标准化方式: '); disp('<1-总和标准化|2-标准差标准化|3-极大值标准化|4-极差标准化>'); wayforstand=...
模糊聚类(Fuzzy Clustering)是一种基于模糊逻辑的聚类方法,它允许数据点属于多个聚类中心,并使用隶属度来表示点与各个聚类的关系。在MATLAB中,可以使用Fuzzy Logic Toolbox的fcm函数来实现模糊聚类。 fcm函数接受数据点作为输入,并返回每个数据点属于各个聚类中心的隶属度矩阵。可以根据隶属度矩阵确定每个数据点属于哪个聚类...
✅作者简介:热爱科研的算法开发者,Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。 🍎个人主页:算法工程师的学习日志 模糊均值聚类(FCM)是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973年,Bezdek提出了该算法,作为早期硬均值聚类(HCM)方法的一种改进。FCM把 n 个向量 xi(i=1,2,…,n)分为 c 个...
三FCM的Matlab实现 function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代 % [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm)
极差变换进行数据标准化 (k=1,2,m)运用matlab编程由函数F_jisjbzh.m【见附录3.4】的标准化矩阵是附录3.4function X=F_JISjBzh(cs,X)%模糊聚类分析数据标准化变换%X原始数据矩阵;cs=0,不变换;cs=1,标准差变换%cs=2,极差变换if(cs=0) return ;endn,m=size(X);% 获得矩阵的行列数if(cs=1) % ...