基于模糊K均值FuzzyKMeans聚类的协同过滤推荐算法代码实现（输出聚类计算过程，分布图展示）

基于模糊K均值FuzzyKMeans聚类的协同过滤推荐算法代码实现（输出聚类计算过程，分布图展示）

聚类(Clustering)就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。

一、FuzzyKMeans聚类算法实现原理

模糊K均值聚类算法是K均值(KMeans)聚类的扩展，它的基本原理和K均值一样，只是它的聚类结果允许存在对象属于多个簇，也就是说：它属于可重叠聚类算法。为了深入理解模糊K均值和K均值的区别，这里我们得花些时间了解一个概念：模糊参数（Fuzziness Factor）。

与K均值聚类原理类似，模糊K均值也是在待聚类对象向量集合上循环，但是它并不是将向量分配给距离最近的簇，而是计算向量与各个簇的相关性（Association）。假设有一个向量v，有k个簇，v到k个簇中心的距离分别是d1，d2…dk，那么V到第一个簇的相关性u1可以通过下面的算式计算：

    计算v到其他簇的相关性只需将d1替换为对应的距离。

从上面的算式，我们看出，当m近似2时，相关性近似1；当m近似1时，相关性近似于到该簇的距离，所以m 的取值在（1，2）区间内，当m越大，模糊程度越大，m 就是我们刚刚提到的模糊参数。

本文主要是java语言实现，1000个点（本文是二维向量，也可以是多维，实现原理和程序一样），程序运行过程中会输出每一次遍历点的簇中心，和簇中包含的点，并将最终结果通过插件在html中显示。

二、FuzzyKMeans聚类算法实现部分步骤

将本地文件读取到点集合中：

三、FuzzyKMeans聚类算法实现结果

1、运算结果：

2、分布图：

需要源代码的朋友可联系我们，也可以留言、私信交流。