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 ...
原文：模糊聚类算法（FCM）
伴随着模糊集理论的形成 发展和深化，RusPini率先提出模糊划分的概念。以此为起点和基础，模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来。针对不同的应用，人们提出了很多模糊聚类算法，比较典型的有基于相似性关系和模糊关系的方法 基于模糊等价关系的传递闭包方法 基于模糊图论的最大支撑树方法，以及基于数据集的凸分解 动态规划和难以辨别关系等方法。然而，上述方法均不能适用于大数据量的情况，难以满足实时性要求较高的 ...
2018-05-17 12:47 0 814 推荐指数：
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