Fuzzy C-Means读书笔记 一、算法简介 很显然,图中的数据集可分为两个簇。借鉴K-Means算法的思想,利用单个特殊的点(质心)表示一个簇。因此,我们用$C_1$和$C_2$分别表示簇1和簇2。现在我们将隶属度引入到K-Means中,这就是我们研究的模糊C-Means算法。 二、算法的目标 ...
转载 2021-09-09 00:10:00
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  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 主函数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function main ima = imread('MR6.jpg'); % 先设定FCM的几个初始参数 options=[2; %
FCM(fuzzy c-means)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,基于概率的方法也可以给出这样的权值,但是有时候我们很难确定一个合适的统计模型,因此使用具有自
转载 2023-06-13 20:02:55
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聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监督模式识别的一个重要分支,在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集,使相似的样本尽可能归于一类,而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的性质,而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述,更能客观的反应客观世界,从而成为聚类分析的主流。模糊
转载 2023-11-24 08:57:58
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文章目录模糊c均值聚类目标函数求目标函数中的U、C计算步骤 模糊c均值聚类目标函数假设二维空间中有一堆点,点分为两类C1、C2,那么对于任意一个点都有其u1j+u2j=1,u1j表示该点属于C1的隶属值(隶属值越大肯定是越属于这一类的可能性大),同理u2j表示该点属于C2的隶属值,有多少个聚类心就有多少个隶属的值我们当然希望属于C1的点到C1的中心越小越好,到C2的距离越大越好,所以可以采用(u
基于模糊K均值FuzzyKMeans聚类的协同过滤推荐算法代码实现(输出聚类计算过程,分布图展示)聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大。所以,在很多应用中,一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待,从而减少计算量或者提高计算质量。一、FuzzyKMeans聚类算法实现原理模
转载 2024-09-23 13:42:11
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1. FCM算法的两种迭代形式的MATLAB代码写于下,也许有的同学会用得着: 2. m文件1/7: 3. function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) 4. % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代 5. % [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn
导航:网站首页 > 模糊c均值算法matlab程序 时间:2019-12-21 模糊c均值算法matlab程序 相关问题: 匿名网友: function [center,U,obj_fcn] = FCMClust(data,cluster_n,options) % 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
转载 2024-01-13 14:09:19
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别看了 有错的 我懒得改了强推https://www.bilibili.com/video/BV18J411a7yY?t=591 看完你还不会那我也没办法了 \算法原理  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
http://wenku.baidu.com/view/edcb66b5960590c69ec376ea.html http://wenku.baidu.com/view/ee968c00eff9aef8941e06a2.htmlFCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C
FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中,具有非此即彼的性质,而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述,更能客观的反应客观世界,从而成为聚类分析的主流。要学习模糊C均值聚类算法要先
# 如何实现Python模糊C均值聚类 ## 简介 在这篇文章中,我将向你介绍如何使用Python实现模糊C均值(FCM)聚类算法。作为一个经验丰富的开发者,我将会指导你一步步完成这个任务。 ### 任务概述 任务:实现Python模糊C均值聚类算法 目标:教会一位刚入行的小白如何实现该算法 ## 模糊C均值聚类流程 以下是模糊C均值聚类的流程,我们将用表格的形式展示每个步骤及其相关内容:
原创 2024-02-23 07:36:50
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# 模糊c均值聚类算法的实现 ## 1. 概述 在本文中,我将介绍如何使用Python实现模糊c均值(FCM)聚类算法。FCM是一种基于距离度量的聚类算法,能够将样本数据分成不同的类别。 ## 2. 算法流程 下表展示了模糊c均值聚类算法的流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 初始化隶属度矩阵 | | 2 | 迭代更新隶属度矩阵和聚类中心 | | 3 |
原创 2023-07-22 02:34:59
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模糊模糊就是不确定。若把20岁作为确定是否年轻的标准,则21岁是不年轻。生活当中,21也很年轻,可以使用模糊的概念的来理解,即0.8属于年轻,0.2属于不年轻。这里0.8和0.2不是概率,而指的是相似的程度,把这种一个样本属于结果的这种相似的程度称为样本的隶属度,一般用u表示,表示一个样本相似于不同结果的一个程度指标。算法FCM算法,即模糊C均值(Fuzzy C-means)算法,是一种基于目标函
转载 2024-08-29 22:02:19
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模糊c均值聚类算法详细讲解(一)聚类和模糊简述(二)模糊c均值聚类原理(1)目标函数(2)隶属度矩阵Uij和簇中心Cij(3)终止条件(三)模糊c均值聚类算法步骤 本文是在另一篇博客的基础上加上了自己的理解: (一)聚类和模糊简述聚类分析是多元统计分析的一种,也是无监督模式识别的一个重要分支,在模式分类、图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把没有类别标记的样本按照某种准则划
文章目录前言一、什么是k-means聚类算法?1、软聚类2、硬聚类二、算法原理介绍1、损失函数2、算法流程3、时间复杂度三、举例计算参考文献 前言今天一起学习下机器学习的今典分类算法之k-means一、什么是k-means聚类算法?k均值聚类是基于样本集合划分的聚类算法。简而言之,k 均值聚类将样本划分为 k 个类,将 n 个样本划分到 k 个类中,每个样本到其所属类中心的距离最小。k-mean
# 模糊C均值聚类:一种智能的数据分析技术 模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类是一种常用的无监督学习技术,旨在将数据集中的样本归类到多个簇中。与传统的K均值聚类不同,FCM允许一个样本同时属于多个簇,其隶属度表示样本归属某个簇的可能性。这种特性使得FCM在处理复杂数据时更具灵活性和准确性。 ## FCM算法简介 FCM的基本思想是:给定一个数据集D和簇数C,使用迭代的方法
原创 2024-09-19 08:15:30
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# 模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means Clustering)在Python中的应用 模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)是一种广泛应用于模式识别和数据挖掘的聚类技术。与传统的K均值聚类不同,FCM允许一个数据点同时属于多个簇,每个簇都有一个隶属度,反映了数据点对该簇的归属程度。本文将详细介绍FCM算法,并提供Python实现的示例代码。 ## 一、模糊C均值聚类的
原创 9月前
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相关代码:#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Mar 27 10:51:45 2019 @author: youxinlin """ import copy import math import random import time global MAX # 用于初始化隶属度矩阵U MAX = 1
% This Matlab script illustrate how to use two images as input for FCM s
原创 2022-10-10 16:05:17
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