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 ...

FCM算法是一種基於划分的聚類算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進，普通C均值算法對於數據的划分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊划分。在介紹FCM具體算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識。 1 模糊集 ...

K均值聚類是基於原型的、划分的聚類方法。聚類數K由用戶指定，初始的K個聚類中心隨機選取，然后將每個點分派到最近的聚類中心，形成K個簇，接下來重新計算每個簇的聚類中心，重復上一步，直到簇不發生變化或達到最大迭代次數為止。距離度量有歐氏距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離 ...

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 ...

KFCM算法的matlab程序（用FCM初始化聚類中心） 在“聚類——KFCM”這篇文章中已經介紹了KFCM算法，現在用matlab程序對iris數據庫進行實現，用FCM初始化聚類中心，並求其准確度與運行時間。 作者：凱魯嘎吉 - 博客園 http ...

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0,1。我們平時寫程序其實也是這樣if 1 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 ...

1.模糊理論概述： 在我們的日常生活中有許多的事物，或多或少都具有模糊性和混淆不清的特性。“模模糊糊”的概念，是最微妙且難以捉摸，但卻又是常見最重要的，但在近代數學中卻有了很清晰的定義。 模糊理論的 ...

FCM算法是一種基於划分的聚類算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進，普通C均值算法對於數據的划分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊划分。在介紹FCM具體算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識 ...