c语言实现聚类算法 用于聚类的算法 在数据挖掘中,聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 一、K-均值聚类(K-Means)概述 1、聚类: “类”指的是具有相似性的集
模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称(FCM)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值(FCM)算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。 先来讲讲这个算法的名字噢,什么叫Fuzzy,什么叫模糊...
首先,需要一种方法度量两个样本的相似性,这个就是距离。然后,将距离近的样本点归于一类。本文以FCM为例,说明聚类过程。 FCM[1-3]是一种重要的聚类算法,其目标是将n维空间中的数据X = {x_1, ..., x_N}分配到C个聚类中心v_1, ..., v_C。在欧氏距离意义下,数据靠近哪个聚类中心就属于哪个类,如图1...
% FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 % 用法: % 1. [center,U,obj_fcn] =FCMClust(Data,N_cluster,options); % 2. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster); %输入: % data --- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值 % N_cluster ---标量,表示聚合...
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...
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y) plt.show() 同样采用 sklearn 中的 K-Means 算法进行聚类: from sklearn.cluster import KMeans y_pred = KMeans(n_clusters=2, random_state=9).fit_predict(X) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred) ...
摘要:使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和OpenMP运行时库函数,对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。
2、 C(K)-Means聚类和模糊C(K)-Means聚类 层次聚类相对较为简单,外在即内在,类认知表示没有进行学习,但因为现实需要希望能得到类的内在表示,如用一个点来表示一个类。这是C-Means的做法。 根据类紧致性准则和其类认知表示方式,可以直接写出C-Means的目标函数: ...
本文将从算法原理、应用场景、优缺点等方面分析模糊 c 均值聚类算法。 一、算法原理 模糊c 均值聚类算法与传统的聚类算法相似,都是通过对数据集进行聚类,使得同一类的数据样本具有相似的特征,不同类的数据样本具有不同的特征。但是模糊 c 均值聚类算法相对于传统的聚类算法而言,其对于数据集中存在重叠现象具有一定的...
方法/步骤 1 首先，你要知道什么是C均值聚类算法，就是那个公式，你最好要能推出来，其次，要明白matlab中自带FCM 的代码含义，在命令窗中输入 edit fcm; 会在M文件中打开，前面是注释function [center, U, obj_fcn] = fcm(data, cluster_n, options)%FCM Data set clustering using fuzzy c-means ...