python模糊聚类细节与实现前言数学逻辑代码框架Python实现数据预处理 preProcess获得相似矩阵 getSimilarityMatrix获取传递闭包 transitiveClosure模糊运算 fuzzMatrixProduct实现聚类 mergeProcess实例演示完整代码代码未完成部分 前言作为数学系的学生,我对于模糊数学并不是很认可,一方面确实是知识的缺失,并没有真正去接触
# Python实现计算模糊集 ## 概述 在本文中,我将教你如何使用Python计算模糊集模糊集是一种数学概念,用于处理不确定性和模糊性的问题。通过使用模糊集,我们可以在处理模糊或不确定数据时获得更好的灵活性和可靠性。 ## 流程 下面是实现"Python计算模糊集"的整个流程。我们将按照以下步骤进行操作: Step 1: 定义模糊集的隶属函数 Step 2: 初始化模糊集 Step 3
原创 2023-09-19 11:06:02
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模糊集理论起源参考 1965年,美国加利福尼亚大学控制论专家扎德(L. A. Zadeh)教授在《信息与 控制》杂志上发表了一篇开创性论文《模糊集合》,这标志着模糊数学的诞生.扎 德是世界公认的系统埋论及其应用领域最有贡献的人之一,被誉为“糊之父“,在人类社会和各个科学领域中,人们所遇到的各种量大体上可以分成两大类:确定性的与不确定性的,而不确定性又可分为随机性和模糊性.人们正是用三种数学来分别
1 简介图像增强处理中常用的均值滤波和中值滤波等方法有较强的抑制噪声的能力,在一定程度上会导致图像模糊,影响图像处理的效果.直方图均衡化是目前地震图像增强的主要方法,但它存在着图像细节信息丢失和噪声放大的缺点.基于模糊集的图像增强方法逐渐被应用到实际的图像处理中,并且显示出它优于传统图像增强算法的特点.因此,将基于模糊集的图像增强方法应用到图像处理中,以克服传统图像增强方法的不足.2 完整代码x=
模糊集的概念,用于描述这个元素有多么“属于”这个集合。
原创 2022-01-12 15:25:27
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模糊集的概念,用于描述这个元素有多么“属于”这个集合。
原创 2021-06-22 11:25:54
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概览 基于模糊集二值分割 对比ostu等其他方法 模糊集图像聚类 FCM 对比KMeans聚类 人脸美颜 总结 摘要 模糊集理论,也称为模糊集合论,或简单地称为模糊集,1965年美国学者扎德在数学上创立了一种描述模糊现象的方法—模糊集合论。这种方法把待考察的对象及反映它的模糊概念作为一定的模糊集合,
原创 2021-08-05 17:44:53
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1评论
。。。
原创 2022-04-30 17:50:21
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数据挖掘讲课任务梳理:   目录西大数据挖掘讲课任务梳理:   模糊集的历史模糊集基本概念模糊集定义隶属函数模糊集的表示方法模糊集的运算模糊集的特性模糊关系模糊逻辑与模糊推理数据挖掘中的模糊方法:模糊聚类模糊集的历史19世纪以前,是传统逻辑的时代,主要是就是亚里士多的的精确数学,后来柏拉图反对这种非此即彼的思维方法,他认为真假之间应该存在一种灰色地带,经过不
一、简介 基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤:图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中,有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中,按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类,可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换,直方图均衡,图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换,采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果
原创 2021-07-09 15:47:09
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模糊逻辑介绍模糊集基本定义和术语模糊集合定义隶属度和模糊模糊集合的表示模糊集合基本运算模糊集合的交并补运算模糊关系模糊关系矩阵模糊关系合成模糊关系扩展原理 介绍模糊逻辑是一种基于“真实度”而不是现代计算机所基于的“对或错”(1或0)布尔逻辑的计算方法。模糊逻辑思想最早由加州大学伯克利分校的Lotfi Zadeh博士首先提出。Zadeh博士在研究计算机对自然语言的理解问题时,理解自然语言(正如生
一、简介基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤:图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中,有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中,按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类,可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换,直方图均衡,图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换,采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果都比较差,这里提出一种模糊自适应的方法,利用遗传算法完成图像的增强。1,选着合适的评价函数,得到图像质量的适
一、简介基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤:图像模糊特征提取、隶属函数值的修正和模糊域的逆变换。在实际应用当中,有时候需要进行图像增强来改善图像的视觉效果。在此问题处理当中,按照颜色可以分为灰度图像增强和彩色图像增强。按照作用域分类,可以分为空域处理和频域处理。图像空域处理方法通常有灰度变换,直方图均衡,图像平滑和锐化。频域处理有DFT变换,采用滤波的方法进行图像增强。现有的方法自适应的效果都比较差,这里提出一种模糊自适应的方法,利用遗传算法完成图像的增强。1,选着合适的评价函数,得到图像质量的适
原创 2021-11-08 12:47:28
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一、简介基于模糊集的图像增强主要包括三个步骤:图像
目录经典集合定义子集运算并交集补模糊集理论定义运算模糊交集模糊模糊模糊关系及合成近似推理.去模糊模糊-粗糙理论模糊等价类模糊粗糙模糊粗糙集数据降维模糊粗糙快速约简 经典集合定义当前有n个元素,元素可以属于某个集合,也可以不属于某个集合,这样的属于关系为布尔型,要么完全属于,要么完全不属于。比如当前有四个人:小明,李丽,大红,李雷同时存在老年人集合:{李丽,大红,李雷}
这是篇很古老的论文中的算法,发表与1994年,是清华大学黄良凯(Liang-kai Huang) 所写,因此国外一些论文里和代码里称之为Huang's fuzzy thresholding method。虽然古老也很简单,但是其算法的原理还是值得学习的。
原创 2021-08-23 17:24:26
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模糊粗糙属性约简Python代码是一个复杂但有趣的主题。随着数据挖掘技术的发展,如何从大规模数据中提取有用信息成为了行业内的一个重要技术痛点。属性约简作为一种处理冗余和不必要信息的技术,正逐渐引起了越来越多的关注。在本博文中,我将详细阐述如何解决“模糊粗糙属性约简”的问题。 在初始阶段,很多工程师面临以下技术挑战: > “我们需要能够处理具有不确定性和模糊性的海量数据,在维持数据完整性的情
原创 5月前
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# 模糊粗糙及其在Python中的应用 ## 1. 导言 模糊粗糙是一种处理不确定性和模糊性的信息系统的理论工具。相比传统的粗糙模糊粗糙在数据处理方面更加灵活。然而,其复杂性也使得在应用时需要借助于编程工具,如Python。本文将介绍模糊粗糙的基本概念,并通过Python代码示例来演示其应用。 ## 2. 模糊粗糙的基本概念 所谓粗糙,是指在没有完整信息的情况下,通过上近似
原创 9月前
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本文内容为浙江工业大学王万良慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看,特将此上传到CSDN博文中, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看,我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页了解更多计算机学科的精品思维导图整理本文可以转载,但请注明来处,觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦!博客中思维导图的高清P...
原创 2021-05-20 18:57:11
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之前在有位博主的DeblurGANv2教程的页面下留了言,很多小伙伴来私信我:config.yaml怎么调参数?predict.py和train.py需要怎么修改?之前只跑了predict,有些问题也没办法解答。最近自己跑了一下train,大概的效果也有一点,写在这里和大家分享一下,不足之处也请大佬们指正!【注释】:本文不涉及具体的batch epoch lr 等参数如何调整,只介绍如何跑通pre
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