聚类（三）FUZZY C-MEANS 模糊c-均值聚类算法——本质和逻辑回归类似啊
摘自：http://ramsey16.net/%E8%81%9A%E7%B1%BB%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89fuzzy-c-means/ 经典k-均值聚类算法的每一步迭代中，每一个样本点都被认为是完全属于某一类别。我们可以放松这个条件，假定每个 ...
原文：机器学习笔记----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现
前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。 一：模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字 , 。我们平时写程序其实也是这样if then do.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个 ...
2016-12-16 15:48 6 53956 推荐指数：
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的）。而在fuzzy c-means中，元素可能属于任何一类，不同的是它们之间的可能性是不同的。数学表 ...
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摘自：http://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/auto_examples/plot_cmeans.html#example-plot-cmeans-py，加入了自己的理解！ 预测： 经过测试，是可以处理三维数据聚类的： 结果为： ...
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本人以前主要focus在传统音频的软件开发，接触到的算法主要是音频信号处理相关的，如各种编解码算法和回声消除算法等。最近切到语音识别上，接触到的算法就变成了各种机器学习算法，如GMM等。K-means作为其中比较简单的一种肯定是要好好掌握的。今天就讲讲K-means的基本原理和代码实现 ...
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1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程 ...
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k-means简介 k-means是无监督学习下的一种聚类算法，简单说就是不需要数据标签，仅靠特征值就可以将数据分为指定的几类。k-means算法的核心就是通过计算每个数据点与k个质心（或重心）之间的距离，找出与各质心距离最近的点，并将这些点分为该质心所在的簇，从而实现聚类的效果 ...
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# K的选择：肘部法则 如果问题中没有指定 的值，可以通过肘部法则这一技术来估计聚类数量。肘部法则会把不同 值的成本函数值画出来。随着 值的增大，平均畸变程度会减小；每个类包含的样本数会减少，于是样本离其重心会更近。但是，随着 值继续增大，平均畸变程度的改善效果会不断减低。 值增大过程中，畸变 ...