本文详细介绍了基于模糊C均值聚类算法的MATLAB实现,提供了10个相关函数的ZIP文件下载,让你轻松掌握算法并应用于自己的研究中。内容涵盖了算法原理、步骤、代码说明等方面,帮助读者快速上手并取得更好的聚类效果。
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模糊聚类函数的matlab代码1,求模糊相似矩阵2,求模糊等价矩阵3,求聚类
转帖一个FCM源码供大家学习研究。作者:张江
本代码算法用例为鸢尾花数据集合;IOSDATA算法实现步骤,在很多资料和论坛中都有详细的介绍,这里就不对算法步骤进行陈述了。就我代码中,我对下面几个控制参数的理解:初始聚类数:初始类聚中心,跟聚类聚中
FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。模糊c均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则
初始聚类中心给定。K均值聚类算法首先是聚类算法。K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到,每个类用聚类中心来
算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均值 是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点算法的主要 思想是通过迭代过程
2020年08月13日 KMEANSK均值聚类算法C均值算法 * 2020年08月13日 KMEANSK均值聚类算法C均值算法 * 资料仅可参考如有不妥请联系本人改正或者删除 * 2020年08月13
对数值型数据分别进行K均值和模糊C均值聚类,并对两种聚类算法的聚类正确率进行比较,得出结论;
模糊聚类算法具有较强的实用性,但传统模糊C均值算法(FCM)具有对样本集进行等划分趋势的缺陷,没有考虑不同样本的实际分布对聚类效果的影响,当数据集中各样本密集程度相差较大时,聚类结果不是很理想。因此,
模糊聚类算法相较于其他硬分割算法,能够保留更多的原图像信息。
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