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 ...
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,指明对象属于该簇的程度。当然,基于概率的方法也可以给出这样的权值,但是有时候我们很难确定一个合适的统计模型,因此使用具有自 ...
2019-06-18 17:02 0 3895 推荐指数:
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 ...
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. ...
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 ...
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 ...
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 ...
FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。 1 模糊 ...
转自:直觉模糊C均值聚类与图像阈值分割 - liyuefeilong的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/43816495 ...