思考： 為什么要使用拉普拉斯正則化？ 拉普拉斯正則化過程有兩個： （1）隨機游走拉普拉斯正則化 （2）對稱拉普拉斯正則化 上述拉普拉斯正則化的理論基礎是什么？ 這種降維方式的原理是什么呢？ 這種聚類算法效果為啥沒有論文里說的那么好，問題出現在哪里？ ...

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 ...

目前已知matlab的聚類方法有三種： 一、利用 clusterdata函數對樣本數據進行一次聚類，其缺點為可供用戶選擇的面較窄，不能更改距離的計算方法； 二、層次聚類，該方法較為靈活，需要進行細節了解聚類原理，具體需要進行如下過程處理： （1）找到數據集合中變量兩兩之間的相似性和非相似性 ...

　　　　　　　　　　　　　　　　　　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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...