# FCM算法及其Python实现
在数据挖掘和机器学习领域，聚类算法是处理数据的重要工具。而Fuzzy C-Means（模糊C均值，简称FCM）作为一种有效的聚类算法，广泛应用于图像处理、模式识别等领域。本文将介绍FCM算法的基本原理，并展示如何在Python中实现该算法。
## FCM算法简介
FCM算法是一种模糊聚类算法，它允许数据点属于多个簇，每个数据点与每个簇的隶属度都在0到1之间
一 FCM算法概述 FCM算法的全称是模糊C均值聚类算法，和K-means算法同属于聚类算法，但却有着本质的区别，就其命名而言，模糊二字无疑是该算法的重点，下面就先简单介绍一下：隶属度和模糊集 隶属度函数用来描述元素x属于一个集合B的程度，假定为UB(x)，其中x为B中的任意元素，UB(x)的取值范围为[0,1]。在隶属度函数的基础上，称空间上X={x}上的隶属度函数为一个模糊集合。模糊聚类分析
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2024-01-02 14:42:16
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一、EM算法要解决的问题EM算法就是最大期望算法，用于解决无法观测隐性变量的概率模型求参数的问题。这句话是什么意思呢？举个例子，如果一个学校只有男生，假设男生身高符合正态分布，此时需要根据统计得到的男生身高计算出正态分布模型中的均值和方差，那么我们可以直接计算。但是如果学校既有男生也有女生，而且因为统计时的疏漏，无法区分统计的身高是男生还是女生的身高，此时要计算模型参数，就需要EM算法了。EM算法
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2023-10-12 08:33:24
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fcm算法分析：1.算法中包含的参数： a.模糊因子expo(expo>1) b.最大迭代次数max_t c.迭代终止条件ε2.算法中包含的过程： a.目标函数 b.欧式距离 c.隶属矩阵 d.聚类中心 e.迭代过程还有 不要忘记！！初始化！！3.实现代码过程中需要写成子函数的部分： a.初始化函数initfcm() （主要实现隶属度矩阵的初始化） b.一次聚类过程stepfcm()（包含
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2023-10-25 16:45:59
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（一）原理部分模糊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等参考下面视频，加上自己的理解以文字的形式呈现出来，视频参考如下，比较长，看不懂的可以再去看看：FCM原理介绍FCM分析1FCM分析2FCM分析3首先介绍一下模糊这个概念，
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2024-01-09 11:22:13
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本文介绍了FCM算法的公式推导和Python源码实现，并在鸢尾花数据集上做了验证。源码和笔记已经上传至Github：https://github.com/datamonday/ML-Algorithm-Source-Code/基于划分的聚类，层次聚类等都属于硬聚类，即始终将样本分配给单个聚类。相对地，软聚类则不同，其旨在将每个样本与一个向量相关联，该向量通常表示样本属于某个聚类的概率。模糊C均值（
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2024-01-17 13:03:10
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# FCM聚类算法及其Python实现
在数据科学和机器学习的世界中，聚类算法是一种非常重要的技术。它用于将相似的对象分组，以便更好地理解数据。在众多聚类算法中，模糊C均值（FCM, Fuzzy C-Means）算法因其独特的处理方式而受到广泛关注。本文将介绍FCM聚类算法的基本原理，并用Python实现一个简单的示例，同时展示聚类结果的饼图和流程图。
## 1. FCM聚类算法原理
FCM
【近期想要实现模糊核聚类算法（KFCM），所以就将FCM的一些东西一并整理了一下】首先，我们看以下fcm函数语法使用 【功能描述】 Fuzzy c-means clustering 模糊C均值聚类算法，可将输入的数据集data聚为指定的cluster_n类 【函数描述】 语法格式 [center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster
# 使用 Python 实现模糊聚类算法 (FCM)
模糊C均值（FCM）是一种聚类算法，它允许一个数据点属于多个聚类集合，且具有不同的隶属度。这篇文章将带你逐步实现FCM算法，并提供代码示例和详细解释。
## 流程概述
我们可以将FCM算法的实现分为以下几个主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
Matlab模糊控制工具箱：第一步：用FIS设计模糊控制器第二部：连接到控制系统中进行仿真 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%第一步：用FIS设计模糊控制器一：确定模糊控制器结构1: 确定输入、输出量实际：Edit-Add Variable二： 输入输出变量的模糊化1: 把输入输出的精确量转化为对应语言变量：{青年，中年，老年}；{
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2024-08-24 10:24:18
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# 使用 Python 实现 FCM 推送通知
Firebase Cloud Messaging（FCM）是一个强大的服务，它允许用户推送通知到安卓和 iOS 应用。在这篇文章中，我们将通过步骤和代码示例来实现 FCM 推送通知。
## FCM 推送流程
下面是实现 FCM 推送的基本流程，便于理解每一步的作用。
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-10-24 03:23:09
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k-means算法思想：第一步，从文件中读取数据，点用元组表示，点集用列表表示。
第二步，初始化聚类中心。首先获取数据的长度，然后在range(0,length)这个区间上随机产生k个不同的值,以此为下标提取出数据点，将它们作为聚类初始中心，产生列表center。
第三步，分配数据点。将数据点分配到距离（欧式距离）最短的聚类中心中，产生列表assigment，并计算平均误差。
第四步，如果首次分配
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2024-09-27 17:58:52
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# FCM算法改进的Python实现
在数据挖掘和机器学习领域，模糊C均值（FCM，Fuzzy C-Means）是一种常用的聚类算法。然而，FCM可能在处理某些数据时存在一些局限性，因此我们可能需要对其进行改进。本文将指导你如何在Python中实现FCM算法的改进。
## 流程概述
下面的表格概述了实现FCM算法改进的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 06:21:32
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目录大致框架dataset：存放加载数据集的文件model：存放网络模型pred_pic：存放混淆矩阵可视化图片try：存放测试某些函数功能的代码，可忽略util：工具脚本VOCdevkit：数据集eval.py：计算测试集性能指标的代码draw.py：绘制loss曲线（或其他各种指标曲线）train.py：训练代码大致框架checkpoimt：存放中间的结果文件dataset：存放加载数据集的文
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2023-07-20 23:27:36
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一、FCM算法简介1、模糊集理论L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论，在该理论中，针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系，使用模糊集合理论，将原隶属度扩展为 0 到 1 之间的任意值，一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集，从而极大提高了聚类算法对现实数据集的处理能力，由此模糊聚类出现在人们的视野。FCM算法广泛应用在数据挖掘、机器学习和计算机视觉与图像处理等方向。2、
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2023-11-15 20:02:11
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函数的作用编程大师Martin Fowler先生曾经说过：“代码有很多种坏味道，重复是最坏的一种！”，要写出高质量的代码首先要解决的就是重复代码的问题。例如3次求阶乘： m = int(input('m = '))
n = int(input('n = '))
fm = 1
for num in range(1, m + 1):
fm *= num
fn = 1
for num in r
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2023-10-09 14:25:44
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## FCM算法的Python实现入门
模糊在聚类(Fuzzy C-Means, FCM)算法是一种用于数据聚类的有效工具，尤其适用于处理模糊数据。本文将引导你完成FCM算法在Python中的实现。接下来，我们会通过流程表格详细介绍步骤，并提供代码示例及其注释，确保你对每一步的理解。
### 流程步骤
以下是实现FCM算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1、NMF方法简介NMF（Non-negative Matrix Factorization，非负矩阵分解）是一种矩阵分解方法，最早是在1999年Nature杂志刊登的由D.D.Lee和H.S.Seung两位科学家提出的一个对非负矩阵研究的成果。NMF的目标：给定一个所有元素均为非负的矩阵V，维数为n*m。要寻找到两个非负矩阵W和H，使得尽可能满足V=WH。其中W维数为n*r，H维数为r
文章目录一、模糊聚类分析二、案例背景1、问题描述2、模糊C--均值聚类算法(FCM)三、MATLAB程序实现1、初始化2、更新聚类中心、目标函数值、隶属度矩阵3、程序源码4、结果分析四、参考文献 一、模糊聚类分析模糊聚类是目前知识发现以及模式识别等诸多领域中的重要研究分支之一。随着研究范围的拓展，不管是科学研究还是实际应用，都对聚类的结果从多方面提出了更高的要求。模糊C–均值聚类(FCM)是目前
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2023-11-23 22:21:07
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1 简介随着模糊聚类理论的形成，针对不同的应用层面，越来越多的模糊聚类算法被提出来，最为典型的有基于目标函数的模糊聚类方法、基于相似-模糊关系的方法、基于模糊等价关系的传递闭包法、还有基于图论的最小支撑树方法等。在众多模糊算法中，基于目标函数的模糊聚类方法（FCM）是其中最受欢迎的一种。该方法是将归类问题转化为一个约束的、非线性的规划问题。通过优化求解这个规划问题，从而得到数据集的模糊划分和归类。
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2023-06-21 22:31:31
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