模糊C均值聚類-FCM算法
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 ...
原文：模糊聚類算法（FCM）
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，以及基於數據集的凸分解 動態規划和難以辨別關系等方法。然而，上述方法均不能適用於大數據量的情況，難以滿足實時性要求較高的 ...
2018-05-17 12:47 0 814 推薦指數：
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