模糊C均值聚类算法及python实现
目录 模糊理论 Fuzzy C-Means算法原理 算法步骤 python实现 本文采用数据集为iris,将iris.txt放在程序的同一文件夹下。请先自行下载好。 模糊理论 模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. ...
原文：聚类分析之模糊C均值算法核心思想
聚类分析中存在一种方法: 模糊C均值 ，模糊C均值的发现，要感谢模糊数学之父 扎德 老爷子，他老人家当年提出了 模糊集合论 和 模糊逻辑 ，介绍算法之前，先简单的补充一些相关的知识点. 所谓模糊集合论，就是一种处理结果不确定 不能精确量化的方法。例如：存在一句话 今天估计会下雨 ，这就是典型的模糊，我们不能精确的表示这句话的值，今天估计会下雨，那下雨的程度是多少呢 我们此时就用 ， 来表示此句话 ...
2016-06-27 13:13 0 12260 推荐指数：
相关推荐
模糊C均值聚类-FCM算法
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 ...
SPSS聚类分析：K均值聚类分析
SPSS聚类分析：K均值聚类分析 一、概念：（分析-分类-K均值聚类） 1、此过程使用可以处理大量个案的算法，根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过，该算法要求您指定聚类的个数。如果知道，您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一，要么迭代地更新聚类中心 ...
聚类分析 | 概述、 k均值聚类算法 KMeans 处理数据及可视化
一 概述 聚类分析目的 将大量数据集中具有“相似”特征的数据点或样本划分为一个类别 常见应用场景 在没有做先验经验的背景下做的探索性分析 样本量较大情况下的数据预处理工作 将数值类的特征分成几个类别 聚类分析能解 ...
递归算法核心思想
递归是一种函数或方法中调用自身的编程技术，递归思想在于把大问题分解为小问题，进一步分解为更小的问题，直到每个小问题可以解决为止，也就是说，递归就是 用与自己相似但规模较小的问题来描述自己。 递归算法的三个特性： 1,求解规模为n的问题可以转化为一个或多个 ...
模式识别 之 模糊C均值聚类算法
完全照抄公式实现，没什么好讲的，有意的大家可以看： http://wenku.baidu.com/view/ee968c00eff9aef8941e06a2.html 下面是代码: 不知道为什么，在分类数，较多时候，容易出错！ 据论文上讲，算法的性能依赖于初始聚类中心。 所以下 ...
吴裕雄--天生自然聚类分析K均值算法讲解
聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代，公司企业、教育科学、医疗卫生、社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据。产生数据的方式更是多种多样，如各类的：摄像头、传感器、报表、海量网络通信等等，面对这海量结构各式各样的数据，如果单是依靠人力来完成，是件非常不现实的事，但这些数据 ...
使用K均值算法进行聚类分析实战数据集（注释全）
介绍 kmeans算法又名k均值算法。 算法思想：先从样本集中随机选取 k">𝑘k 个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 k">𝑘k 个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。实现kmeans算法的三点 ...