一、聚类

聚类的定义： 将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其它簇中的对象相异。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。

聚类可以是硬聚类，也可以是软聚类。 在硬聚类中，每个对象被确定地归入一个簇；在软聚类中，每个对象与每个簇都存在一定的从属程度（隶属度），只不过该程度有大有小。

本博客主要为大家讲解软聚类中的模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering, FCM）。

二、模糊C均值聚类

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering, FCM），是一种引入模糊理论的聚类算法。在该算法中，用隶属度来表示一个样本属于某一类的概率，因为在许多情况下，多个类别的界限并不绝对。相比于如K-means的硬聚类，FCM得到的聚类结果更加灵活。

FCM通过最小化如下目标函数来实现聚类。

【论文必用】模糊C均值聚类的简单介绍、复现及Python代码详解、聚类可视化图的绘制过程详解！相关推荐

DBSCAN聚类算法——机器学习（理论+图解+python代码）
一.前言二.DBSCAN聚类算法三.参数选择四.DBSCAN算法迭代可视化展示五.常用的评估方法:轮廓系数六.用Python实现DBSCAN聚类算法一.前言去年学聚类算法的R语言的时候, ...
谱聚类python代码_Python 谱聚类算法从零开始
谱聚类算法是一种常用的无监督机器学习算法,其性能优于其他聚类方法. 此外,谱聚类实现起来非常简单,并且可以通过标准线性代数方法有效地求解. 在谱聚类算法中,根据数据点之间的相似性而不是k-均值中的绝对 ...
数据挖掘学习——聚类分析(k-均值聚类、DBSCAN、AGNES)、python代码
目录 1.概论 2.聚类问题 (1)聚类问题的定义 (2)聚类的依据(距离的定义) 3.基于原型的聚类方法(k-均值聚类) (1)k-均值聚类的基本思想和基本步骤 (2)k-均值聚类的特点 4.基于密 ...
k均值聚类的python代码_k-均值聚类Python代码实现
这里给出两种方式的k-均值实现,code主要来自于网络: # reference: https://mubaris.com/2017/10/01/kmeans-clustering-in-python ...
均值、方差和标准差计算的python代码
import numpy as np import pandas as pd# arr = [1,2,3,4,5,6] arr = pd.read_excel("G:\文件夹1\文件夹2\文 ...
python简单的聚类分析代码_python kmeans聚类简单介绍和实现代码
一.k均值聚类的简单介绍假设样本分为c类,每个类均存在一个中心点,通过随机生成c个中心点进行迭代,计算每个样本点到类中心的距离(可以自定义.常用的是欧式距离) 将该样本点归入到最短距离所在的类,重新 ...
python计算iris数据集的均值_模糊C均值聚类算法及python实现
目录本文采用数据集为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. Zad ...
模糊聚类的代码实现python_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 Fuzzy C-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 ...
模糊c均值聚类_六种常用的文本聚类方法介绍
文本聚类算法介绍分类和聚类都是文本挖掘中常使用的方法,他们的目的都是将相似度高的对象归类,不同点在于分类是采用监督学习,分类算法按照已经定义好的类别来识别一篇文本,而聚类是将若干文本进行相似度比较, ...

【论文必用】模糊C均值聚类的简单介绍、复现及Python代码详解、聚类可视化图的绘制过程详解！

详解模糊C均值聚类

一、聚类

二、模糊C均值聚类

【论文必用】模糊C均值聚类的简单介绍、复现及Python代码详解、聚类可视化图的绘制过程详解！相关推荐

最新文章

热门文章