聚類（三）FUZZY C-MEANS 模糊c-均值聚類算法——本質和邏輯回歸類似啊
摘自：http://ramsey16.net/%E8%81%9A%E7%B1%BB%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89fuzzy-c-means/ 經典k-均值聚類算法的每一步迭代中，每一個樣本點都被認為是完全屬於某一類別。我們可以放松這個條件，假定每個 ...
原文：機器學習筆記----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚類詳解及matlab實現
前言：這幾天一直都在研究模糊聚類。感覺網上的文檔都沒有一個詳細而具體的講解，正好今天有時間，就來聊一聊模糊聚類。 一：模糊數學 我們大家都知道計算機其實只認識兩個數字 , 。我們平時寫程序其實也是這樣if then do.永遠這種模式，在這種模式中，一個元素要么屬於這個集合，要么不屬於這個集合，但是對我們現在介紹的模糊集來說，某個元素可能部分屬於這個集合，又可能部分屬於另外的集合，顯然，例如，一個 ...
2016-12-16 15:48 6 53956 推薦指數：
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的）。而在fuzzy c-means中，元素可能屬於任何一類，不同的是它們之間的可能性是不同的。數學表 ...
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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！ 預測： 經過測試，是可以處理三維數據聚類的： 結果為： ...
機器學習中K-means聚類算法原理及C語言實現
本人以前主要focus在傳統音頻的軟件開發，接觸到的算法主要是音頻信號處理相關的，如各種編解碼算法和回聲消除算法等。最近切到語音識別上，接觸到的算法就變成了各種機器學習算法，如GMM等。K-means作為其中比較簡單的一種肯定是要好好掌握的。今天就講講K-means的基本原理和代碼實現 ...
機器學習：Python實現聚類算法(一)之K-Means
1.簡介 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法，是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空間中k個點為中心進行聚類，對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結果。 2. 算法大致流程 ...
機器學習 - k-means聚類
k-means簡介 k-means是無監督學習下的一種聚類算法，簡單說就是不需要數據標簽，僅靠特征值就可以將數據分為指定的幾類。k-means算法的核心就是通過計算每個數據點與k個質心（或重心）之間的距離，找出與各質心距離最近的點，並將這些點分為該質心所在的簇，從而實現聚類的效果 ...
Fuzzy模糊推導(Matlab實現)
問題呈述 在模糊控制這門課程中，學到了與模糊數學及模糊推理相關的內容，但是並不太清楚我們在選擇模糊規則時應該如何處理，是所有的規則都需要由人手工選擇，還是僅需要選擇其中的一部分就可以了。因此，在課程示例的基礎上做了如下的探究。 設計一個以E、EC作為輸入，U作為輸出的模糊推理系統，令E、EC ...
Python_sklearn機器學習庫學習筆記（五）k-means（聚類）
# K的選擇：肘部法則 如果問題中沒有指定 的值，可以通過肘部法則這一技術來估計聚類數量。肘部法則會把不同 值的成本函數值畫出來。隨着 值的增大，平均畸變程度會減小；每個類包含的樣本數會減少，於是樣本離其重心會更近。但是，隨着 值繼續增大，平均畸變程度的改善效果會不斷減低。 值增大過程中，畸變 ...