一、 glog的简介glog所记录的日志信息总是记录到标准的stderr中，即控制台终端。每一行日志记录总是会添加一个谷歌风格的前缀，即google-style log prefix, 它的形式如下：E0924 22:19:15.123456 19552 filename.py:87]some message上面红色部分加粗的就是谷歌风格的日志前缀，每一个部分都有其含义，定义如下：（1）第一个字母
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2023-07-03 01:42:19
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【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
（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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# 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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# Python 中使用 FCM 实现推送
在移动应用开发中，推送服务是一个非常重要的功能。Firebase 云消息传送（Firebase Cloud Messaging，简称 FCM）是一种跨平台的消息传送解决方案，可以帮助开发者将消息推送到 Android、iOS 和 Web 应用程序中。
本文将教会你如何在 Python 中使用 FCM 实现消息推送。
## 步骤概览
下面的表格展示
原创
2023-11-01 04:03:31
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# 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
在现代应用开发中，使用 Python 来调用 Firebase Cloud Messaging (FCM) 进行推送通知已经成为一种常见的实践。本文将详细记录如何设置和集成 Python 与 FCM，包括环境准备、配置步骤、实战应用等，确保能够顺利完成推送消息的功能。
## 环境准备
在开始之前，需要确保开发环境中已安装必要的库和工具。以下是我们需要的依赖及对应版本：
| 依赖库
# Python实现FCM
在机器学习领域，聚类算法是一种常见的无监督学习技术，而模糊C均值（FCM）是其中一种经典的聚类算法。FCM通过将每个数据点分配到不同的群集中，并且在计算每个数据点属于每个群集的隶属度时，考虑到数据点对每个群集的贡献度。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现FCM算法，并提供代码示例。
## FCM算法简介
模糊C均值（FCM）算法是一种基于隶属度的聚类算法，
原创
2024-05-17 03:32:57
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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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# Python图像分割：使用模糊C均值（FCM）算法
图像分割是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是将图像划分为多个区域，以便更好地进行分析。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现模糊C均值（FCM）算法进行图像分割。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
### 流程步骤表
| 步骤 | 描述 |
|----------|--
# 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
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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参考：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，加上自己的理解和在课题项目中的应用以文字的形式呈现出来。首先介绍一下模糊这个概念，所谓模糊就是不确定，确定性的东西就是信息量很小的东西，而不确定性的东西就说很像什么，这种信息量很大。比如说把2
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2023-12-06 20:40:12
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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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Python基础学习系列：基础阶段：1. 简介2. 数据类型3. 运算符与流程控制数据结构：1. 序列2. 字典3. 集合进阶：1. 函数2. 面向对象3. 异常4. IO函数也是对象 ：用于保存可执行代码，并可被重复调用函数名即函数变量中保存的是内存首地址7.1 函数定义与调用# function definition
def fn(形参1,形参2,...):
pass # 代码块
#
这几天在接FCM(Firebase Cloud Messaging)，碰到了一些坑，记录一下一、通过近期任务划掉app后无法收到推送，提示broadcast intent callback: result=CANCELLEDstackoverflow上面的答案五花八门，什么都有，国内搜出来的也是很凌乱，导致凌乱的原因其实就是国内外系统不一致，所以大家的说法听起来是完全不一样的，下面分别用
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2023-12-24 08:00:30
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这里不普及k-means和FCM的基础知识，只说差别。FCM在k-means之后提出，改进之处在于引入了模糊度。这个引入，就导致了一些不同。假如有两个黑帮团体，各自的老大有不同的管理理念。k-means的老大只管内政、一视同仁。只要来到我的团队，在考虑大家需求的时候就只人数； FCM的老大除了考虑人数外，还要考虑所有人的忠诚度（隶属度），包括对手的。对FCM来说，因为会考虑到对方的人，老大的决定就
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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# Python 模糊聚类与 FCM（模糊C均值）
模糊聚类是一种聚类方法，它与传统的硬聚类方法（如 K-均值）不同，在模糊聚类中，每个数据点可以属于多个聚类，并且具有不同程度的隶属度。模糊 C 均值（FCM）算法是最常用的模糊聚类方法之一。
## 什么是模糊 C 均值（FCM）
模糊 C 均值（Fuzzy C-Means, FCM）是一种通过最小化目标函数来实现模糊聚类的方法。该目标函数定
