C-means

模糊C-means算法原理及Python实践

模糊C-means算法原理及Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means（FuzzyC-Means，简称FCM）算法是一种经典的模糊聚类算法
doublexiao79·2024-08-30 11:32

文本聚类python fcm_机器学习笔记----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现

前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if1thendo.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个男人(
琥珀月芽·2024-01-04 08:55

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means）算法（FCM）

本文的代码与数据地址已上传至github：https://github.com/helloWorldchn/MachineLearning一、FCM算法简介1、模糊集理论L.A.Zadeh在1965年最早提出模糊集理论，在该理论中，针对传统的硬聚类算法其隶属度值非0即1的严格隶属关系，使用模糊集合理论，将原隶属度扩展为0到1之间的任意值，一个样本可以以不同的隶属度属于不同的簇集，从而极大提高了聚类
helloWorldZMY·2023-12-17 02:06

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的python程序代码的逐行解释，看完你也会写！！

文章目录前言一、本文的原始代码二、代码的逐行详细解释总结前言接上一篇博客，详细解释FCM聚类的程序代码！！一、本文的原始代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportskfuzzyasfuzzimportmatplotlibmatplotlib.use('TkAgg')#加载鸢尾花数据集iri
小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:11

模糊C均值（Fuzzy C-means，FCM）聚类的可运行的python程序代码，复制即可用！！切记需要安装库 scikit-fuzzy

文章目录前言一、安装库scikit-fuzzy二、具体程序代码（复制可运行）三、结果展示总结前言模糊C均值（FuzzyC-means，FCM）聚类是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类，每个数据点对所有聚类的隶属度都不同。这种方法在处理具有不确定性和模糊性的数据时非常有效。一、安装库scikit-fuzzypipinstallscikit-fuzzy-ihttps://pypi.tuna.ts
小桥流水---人工智能·2023-12-03 00:10

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means clustering，FCM）的基本概念，详细流程以及广泛应用！

文章目录1.基本概念2.FCM的详细流程3.FCM的应用1.基本概念模糊C均值聚类（FuzzyC-meansclustering，FCM）是一种软聚类方法，它允许数据点属于多个聚类中心，每个聚类中心都有一个权重。与传统的硬聚类方法（如k-means）不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，这使得聚类结果更加平滑和灵活。FCM的基本思想是：对于给定的数据集，存在多个聚类中心，每个聚类中心对应一个模糊成
小桥流水---人工智能·2023-11-30 04:06

Fuzzy c-means

Fuzzyc-means模糊C-均值聚类算法：是一种模糊聚类算法，是K均值算法聚类的推广形式，隶属度取值为[0,1]区间内的任意一个数，提出的基本依据是“类内加权误差平方和最小化”准则。这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。Fuzzyc-meansAlgorithm样本矩阵：X=[x1,x2,.
孤嶋·2023-11-23 16:46

MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30766原文出处：拓端数据部落公众号本文就将采用改进FuzzyC-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于微博用户特征聚类研究的分析应用程序。首先对聚类分析作系统介绍。其次对改进FuzzyC-means算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是应用了改进
·2023-06-16 00:49

2017/11/26 武汉市城市规划设计院面试情况小记(1)

8点左右到达，8点半进去上机考试，考试题目是这样的：拿到题目比较蛋疼，这是想搞么斯啊，纠结了半天，把它当做一个分类问题考虑了，想使用模糊评判或者C-means分类进行处理，奈何源代码不好找啊，最后用MA
啄木鸟5·2023-03-30 11:13

C-Means（C均值）模糊聚类和最大最小距离法

1.基础知识1.1IRIS数据集介绍Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher于1936年完成收集整理。IRIS也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集总共包含150个数据样本，共分为三类，每类各有50个数据，且每个数据包含4个属性。可通过花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度共四个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicloour，Virginica）三个种类中的
Elite_H·2023-01-13 19:25

FCM(Fuzzy C-means Cluster)学习笔记

听完之后发觉本质上还是一个优化问题,跟着老师推了一遍。1目标函数目标：约束：聚类的类的序号（共个）点的数量（共个）第个点到第类的隶属度函数membershipvalue（待计算）第类的中心（待计算）模糊性参数2最小化函数求实际就是求一个有约束的优化问题，用拉格朗日乘子法求极小值问题：求解：每个等式约束(共个)对应一个对分别求导中第一项展开为中第二项展开为于是使用约束将（3）代入（2）得(4)式中第
是个摆子·2023-01-03 21:12

MATLAB、R用改进Fuzzy C-means模糊C均值聚类算法的微博用户特征调研数据聚类研究

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30766原文出处：拓端数据部落公众号本文就将采用改进FuzzyC-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。去年，我们为一位客户进行了短暂的咨询工作，他正在构建一个主要基于微博用户特征聚类研究的分析应用程序。首先对聚类分析作系统介绍。其次对改进FuzzyC-means算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是应用了改进
·2022-12-14 14:14

【机器学习】Fuzzy C-Means（模糊C均值聚类）原理概述和python代码实现完整版

准备说明：Python代码运行，需要有数据集，文章最后有csv格式的数据集，请自行下载。理论知识讲解：模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L.A.Zadeh发表模糊集合“FuzzySets”的论文，首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中间状态。很多经典的集合（即：论域U内的某个元素是否属于集合
胖哥真不错·2022-12-01 18:56

Fuzzy C-Means Clustering(模糊C均值)

别看了有错的我懒得改了强推https://www.bilibili.com/video/BV18J411a7yY?t=591看完你还不会那我也没办法了\算法原理  模糊c-均值聚类算法fuzzyc-meansalgorithm(FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达
0ng·2022-12-01 18:56

浅谈模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）

浅谈模糊C均值聚类（FuzzyC-meansClustering）定义：模糊c-均值聚类算法fuzzyc-meansalgorithm(FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。假设样本集合为X={x1，x2，…，xn}，将其分成c个模糊
wangpan007·2022-12-01 18:25

FCM—— fuzzy c-means algorithm

1.算法思想算法在度量数据对象的非相似性（或者说距离）时一般使用欧几里得距离，要求每个类的聚类中心与数据对象的距离平方之和最小。用于分群与确定集群中心。这里假设有J个节点，我们要将其分为2©个集群，并假设集群的中心为c1,c2。每个节点称为xj,j∈J，设uij为节点属于该集群的可能性。即u1j表示第j个节点到第1个集群中心c1的可能性（称为隶属值）。这里有多少个集群，对于每个节点来说就有多少个隶
月月金·2022-12-01 18:54

K-means聚类以及fuzzy c-means聚类的实现

一、K-means聚类  在这里提及两种实现方法，1、使用机器学习库scikit-learn(sklearn)导入KMeans类进行聚类；2、自己用python语句实现K-means算法1.sklearn快速方法：fromsklearn.clusterimportKMeans#X是各个样本对应属性数据所构成二维数组X=[[0.0888,0.5885],[0.1399,0.8291],[0.0747
望百川归海·2022-12-01 18:24

模糊C聚类（Fuzzy C-means Clustering, FCM）

文章目录模糊C聚类（FuzzyC-meansClustering,FCM）1.思想2.说明3.推导3.1初始条件3.2目标函数3.3最优化求解3.4问题解决4.实现4.1代码4.2结果模糊C聚类（FuzzyC-meansClustering,FCM）1.思想簇内距离尽量小（*）簇间距离尽量大2.说明某种程度上类似于LDA的思想，但他们间有明显差距，LDA是属于监督学习下的降维操作，而该聚类基于非监
天真的和感伤的想象家·2022-12-01 18:23

2022年11月30日 Fuzzy C-Means学习笔记

FuzzyC-Means模糊c均值聚类，它的一大优势就是引入了一个隶属度的概念，没有对样本进行非黑即白的分类，而是分类的时候乘上隶属度，直白点说就是他和某个中心有多像，到底是40%像还是70%像。参考：在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。目标函数隶属度为ui
小蒋的技术栈记录·2022-12-01 18:22

A Robust Fuzzy Local Information C-means Clustering Algorithm

鲁棒的模糊局部信息C均值聚类算法摘要本文提出了一种模糊c均值（FCM）算法的变体，该算法可提供图像聚类。该算法以一种新颖的模糊方式融合了局部空间信息和灰度信息。新算法称为模糊局部信息C均值（FLICM）。FLICM可以克服已知的模糊c均值算法的缺点，同时可以提高聚类性能。FLICM的主要特征是使用模糊局部（空间和灰度）相似性度量，旨在确保对噪声不敏感并保留图像细节。此外，所提出的算法完全没有经验调
HanWang~·2022-11-30 19:39

Retinal blood vessel localization approach based on bee colony swarm optimization, fuzzy c-means and

Retinalbloodvessellocalizationapproachbasedonbeecolonyswarmoptimization,fuzzyc-meansandpatternsearch基于蜂群优化，模糊c均值和模式搜索的视网膜血管定位方法摘要背景视网膜中血管网络的状况是诊断与眼睛相关的各种问题（如糖尿病性视网膜病）的重要部分。方法在这项研究中，提出了一种利用模糊c均值聚类和水平集的
HanWang~·2022-11-22 11:20

FCM算法的matlab实现（Fuzzy C-means 算法）

FCM算法$FCM$算法简介$FCM$算法原理$FCM$算法实现$(matlab)$FCMFCMFCM算法简介FCMFCMFCM算法属于划分式聚类算法，用模糊的方法来处理聚类问题，他从一个初始划分开始，需要预先指定聚类数目，还需要定义一个最优化聚类标准，也就是目标函数，作为度量各类样本分布的代价函数。FCMFCMFCM把N个数据向量分为CCC个模糊类，用每个类的聚类中心代表该类。通过反复的迭代运算
凡梦★逸晨·2020-09-15 11:07

模糊C-means聚类算法和K-means聚类算法

一、模糊C-means聚类算法1.简介模糊c-均值聚类算法fuzzyc-meansalgorithm(FCMA)或称（FCM）。
Potattto_·2020-08-20 22:31

fuzzy c-means 与 k-means实验对比

一、fuzzyc-means(FCM)1.1fuzzyc-means算法简介FCM的C跟K-Means的K是一样的，指的是聚类的数目。F–Fuzzy是模糊的意思，指的是”一个事件发生的程度“，用在我们的聚类上面，第一条记录以怎样的概率或者说程度属于第一类，又以怎样的程度属于第二类等等。跟传统的聚类有所区别的地方就是，他改变了传统分类的时候非此即彼的一个现象，一个对象可以以不同的程度同时属于多个类。
yiyi-m·2020-08-20 09:46

K-means聚类算法和模糊C-means聚类算法

K-means聚类算法和模糊C-means聚类算法1.K-means聚类算法K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则
Code Wang·2020-08-18 18:00

机器学习笔记----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现

前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if1thendo.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集合，但是对我们现在介绍的模糊集来说，某个元素可能部分属于这个集合，又可能部分属于另外的集合，显然，例如，一个男人（
weixin_30827565·2020-08-16 09:36

Fuzzy C-Means（模糊C均值聚类）算法原理详解与python实现

目录模糊理论FuzzyC-Means算法原理算法步骤python实现参考资料本文采用数据集为iris,将iris.txt放在程序的同一文件夹下。请先自行下载好。模糊理论模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L.A.Zadeh发表模糊集合“FuzzySets”的论文，首次引入隶属度函数的概念，打破了经典数学“非0即1”的局限性，用[0,1]之间的实数来描述中
奔跑的Yancy·2020-08-16 07:05

FCM(Fuzzy C-Means)模糊C聚类

1.FCM初识FCM的C跟K-Means的K是一样的，指的是聚类的数目。F—Fuzzy是模糊的意思，指的是”一个事件发生的程度“。用在我们的聚类上面，第一条记录以怎样的概率或者说程度属于第一类，又以怎样的程度属于第二类等等。跟传统的聚类有所区别的地方就是，他改变了传统分类的时候非此即彼的一个现象，一个对象可以以不同的程度同时属于多个类。这个其实是跟我们的现实世界是更契合的。比如说，“秃与不秃”，一
Maggie张张·2020-07-29 03:56

模式识别：C-means(K-means)聚类算法与分级聚类(层次聚类)算法

C均值聚类算法与分级聚类算法的聚类分析一、实验目的理解聚类的整体思想，了解聚类的一般方法；掌握C-means与分级聚类算法算法思想及原理，并能够熟练运用这些算法进行聚类分析；能够分析二者的优缺点二、实验内容采用
李君何·2020-06-27 01:12

模式识别设计（Python编程）：IRIS数据集的Kmeans聚类与分解聚类法

题目：本次作业的实验需求是使用分解聚类法与c-means聚类法对IRIS数据集进行聚类，Kmeans聚类代码网上摘录，分解聚类法纯原创，PS：因为时间紧，分解聚类法进行第二次分解时，偷懒了~~有缘人改改吧
不会鸭·2020-06-25 08:54

机器学习笔记----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现

介绍及matlab代码转载自#机器学习笔记----Fuzzyc-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。一：模糊数学我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if1thendo.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于这个集
爱敲代码的王小帅·2019-12-01 09:32

机器学习算法原理总结系列---算法基础之(13)模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）

笔者在韩国ChonnamNationalUniversity攻读硕士学位，FCM算法是professerLim在这学期主要授课的内容，他说他刚发一篇FCM结合遗传算法还有各种脑电信号处理，搭建分析AD病人的EEG信号的计算智能模型。反正就是各种难。一、原理详解模糊c-均值聚类算法fuzzyc-meansalgorithm(FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应
Tong_T·2018-01-02 15:09

fuzzy c-means

而在fuzzy c-means中，元素可能属于任何一类，不同的是它们之间的可能性是不同的。数学表
·2015-10-31 14:22

Fuzzy c-means (FCM)聚类算法

算法原理允许同一数据属于多个不同的类。该算法(developedbyDunnin1973andimprovedbyBezdekin1981)经常用于模式识别，基于最小化下列目标函数：     ,    其中，m是大于1的实数，uij是xi属于类别j隶属度，xi第i个测量到的d维数据,cj是类j的聚类中心，||*||表示任一测量数据与聚类中心的相似度。Fuzzypartitioningis通过下列两
chl033·2011-01-02 18:00

Fuzzy c-means (FCM)聚类算法

算法原理允许同一数据属于多个不同的类。该算法(developedbyDunnin1973andimprovedbyBezdekin1981)经常用于模式识别，基于最小化下列目标函数：,其中，m是大于1的实数，uij是xi属于类别j隶属度，xi第i个测量到的d维数据,cj是类j的聚类中心，||*||表示任一测量数据与聚类中心的相似度。Fuzzypartitioningis通过下列两式的更新迭代来使得
cowboy_wz·2011-01-02 18:00

读书笔记：基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测-胡彩平、秦小麟

读书笔记：基于模糊c-means算法的空间数据分类和预测-胡彩平、秦小麟背景知识简介c-meansc-means方法是聚类中的最常见和最常用的方法，在《数据挖掘概念与技术》一书中称为k均值。
huiminchen·2010-11-06 17:00
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