模糊聚類 模糊聚類與K-means算法有異曲同工之妙,兩者各有優劣勢,K-means算法的介紹連接:https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念: 聚類分析是多元統計分析的一種,也是無監督 ...
特注:這里所講的模糊聚類不等同於FCM。 小提一下:如果將Kmeans聚類作為硬均值聚類 HCM ,那么FCM就是軟均值聚類。兩者之間最大的區別在於硬均值聚類中每個數據是只能明確歸屬於一個類別。而軟均值聚類則是每個數據可以歸屬於多個類別,並且使用隸屬度來衡量隸屬度。 。 本文要談及模糊聚類,主要從以下幾個方面進行講解: 與模糊聚類相關一些數學概念 模糊聚類過程 模糊聚類的一個應用。 一 與模糊聚類 ...
2015-01-26 13:24 0 3812 推薦指數:
模糊聚類 模糊聚類與K-means算法有異曲同工之妙,兩者各有優劣勢,K-means算法的介紹連接:https://www.cnblogs.com/bokeyuancj/p/11460883.html 基本概念: 聚類分析是多元統計分析的一種,也是無監督 ...
伴隨着模糊集理論的形成、發展和深化,RusPini率先提出模糊划分的概念。以此為起點和基礎,模糊聚類理論和方法迅速蓬勃發展起來。針對不同的應用,人們提出了很多模糊聚類算法,比較典型的有基於相似性關系和模糊關系的方法、基於模糊等價關系的傳遞閉包方法、基於模糊圖論的最大支撐樹方法 ...
算法原理 Matlab代碼 運行結果 ...
1965年美國加州大學柏克萊分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。經過十多年的發展,模糊集合理論漸漸被應用到各個實際應用方面。為克服非此即彼的分類缺點,出現了以模糊集合論為數學基礎的聚類分析。用模糊數學的方法進行聚類分析,就是模糊聚類分析。FCM(Fuzzy C-Means)算法 ...
原理簡介 模糊c均值聚類(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理論的一種聚類算法,通過隸屬度來表示樣本屬於某一類的概率,原因在於在很多情況下多個類別之間的界限並不是絕對的明確。顯然,相比於k-means的硬聚類,模糊c均值聚類得到的聚類結果更靈活。 模糊c均值聚類通過最小化一下目標 ...
FCM(fuzzy c-means) 模糊c均值聚類融合了模糊理論的精髓。相較於k-means的硬聚類,模糊c提供了更加靈活的聚類結果。因為大部分情況下,數據集中的對象不能划分成為明顯分離的簇,指派一個對象到一個特定的簇有些生硬,也可能會出錯。故,對每個對象和每個簇賦予一個權值,指明對象屬於該簇 ...
目錄 模糊理論 Fuzzy C-Means算法原理 算法步驟 python實現 本文采用數據集為iris,將iris.txt放在程序的同一文件夾下。請先自行下載好。 模糊理論 模糊控制是自動化控制領域的一項經典方法。其原理則是模糊數學、模糊邏輯。1965,L. ...
轉自:直覺模糊C均值聚類與圖像閾值分割 - liyuefeilong的專欄 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/43816495 ...