基于模糊C均值的数据集聚类 MATLAB 仿真

最新推荐文章于 2025-12-16 20:55:47 发布
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本文介绍如何使用MATLAB实现模糊C均值(FCM)算法进行数据集聚类。通过创建二维数据集，应用fcmeans函数进行模糊聚类，并可视化结果。文章提供源代码，适用于对复杂数据集的聚类操作。

基于模糊C均值的数据集聚类 MATLAB 仿真

数据集聚类是一种常见的机器学习任务，它旨在将相似的数据点分组为不同的簇。模糊C均值（FCM）是一种经典的聚类算法，它在数据挖掘和模式识别领域得到了广泛应用。本文将介绍如何使用 MATLAB 进行基于模糊C均值的数据集聚类仿真，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。在本示例中，我们将使用一个简单的二维数据集。你可以根据自己的需求修改和扩展代码以适应更复杂的数据集。

% 生成随机数据集
numPoints = 100;  % 数据点数量
numClusters = 3;  % 簇的数量

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基于模糊C均值的数据集聚类matlab仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
02-08 265
聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类、图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质（非0即1），而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。
数据集聚类matlab仿真——基于模糊C均值算法
.
04-01 554
而模糊C均值算法是经典的聚类算法之一，它能够处理那些无法精确划分的数据，比如图像识别、语音识别等领域。上述代码中，我们首先生成了一组随机数据，然后使用fcm函数进行聚类，其中将最大迭代次数设置为0表示算法自动收敛，算法中心点的数量设置为2。总之，基于模糊C均值算法的数据聚类可以为我们提供很多帮助，尤其是在处理一些无法精确划分的数据时，它展现出了强大的优势。当然，在实际应用中，我们需要根据具体的需求对参数进行合理的调整，并且在处理大量数据时，我们可能需要优化算法以提高效率。
解决Python中的 `ModuleNotFoundError: No module named ‘fcmeans‘` 错误
qlkaicx的博客
05-07 1313
fcmeans库提供了一个实现模糊C均值聚类算法的类FCM。模糊C均值聚类是一种聚类算法，不同于传统的K-means，每个点会被赋予一个属于每个聚类中心的隶属度，这种方法允许数据点可以部分地属于多个聚类。主要特性包括：允许单个样本以不同的程度属于多个聚类。用户可以自定义聚类数目和迭代次数，以及停止条件等。常用于图像处理、模式识别和其他需要软聚类方法的领域。
Fuzzy c-means (FCM)聚类算法
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01-02 4万+
算法原理 允许同一数据属于多个不同的类。该算法(developed by Dunn in 1973 and improved by Bezdek in 1981)经常用于模式识别，基于最小化
FCM算法实现Python（简洁版）
gc.collect()
04-17 1万+
FCM算法 全名为Fuzzy C-Means，是一种聚类算法。 Fuzzy c-means (FCM) is a method of clustering which allows one piece of data to belong to two or more clusters. This method (developed by Dunn in 1973 and improved by...
Fuzzy C-means 项目使用教程
gitblog_00408的博客
10-11 492
Fuzzy C-means 项目使用教程 1. 项目目录结构及介绍 fuzzy-c-means/ ├── docs/ │ └── ... ├── fcmeans/ │ └── ... ├── tests/ │ └── ... ├── .gitignore ├── .pre-commit-config.yaml ├── .readthedocs.yaml ├── CONTRIBUTING...
模糊聚类小例子,模糊聚类分析例题,matlab
09-10
模糊聚类的一个小例子，自编模糊聚类代码，供参考使用。
基于模糊C均值算法的数据集聚类MATLAB仿真
DevWizard的博客
08-09 215
该算法是一种基于距离的聚类算法，它通过模糊计算来区分每个数据点与每个簇的关系。总之，本文介绍了基于模糊C均值算法的数据集聚类MATLAB仿真，并提供了相应的源代码。FCM算法是一种简单、有效的聚类算法，在实际应用中有着广泛的应用前景。其中，center是每个簇的质心，U是每个数据点对于每个簇的隶属度矩阵，obj_fcn是目标函数的值。读者可以根据自己的需求进行参数和数据集的修改，并对聚类结果进行分析和可视化。执行以上代码后，将得到一个图像，其中数据集被分成了三个簇，每个簇的质心用不同颜色的正方形表示。
MATLAB时间序列预测：GARCH模型波动率预测的实战应用
时间序列预测是利用历史数据的顺序变化来预测未来数值的一种分析方法，其在经济、金融、气象等多个领域都有着广泛的应用。时间序列分析能够揭示数据随时间变化的模式，为预测未来走势提供科学依据。 ## 1.2 GARCH...
机器学习笔记----Fuzzy c-means(FCM)模糊聚类详解及matlab实现
weixin_30827565的博客
12-16 3853
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if 1 then do.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...
※FCMing_K-Means聚类_模糊C均值聚类_K._
10-01
一种基于模糊理论的聚类方法，相较于k-means的硬聚类，模糊c提供了更加灵活的聚类结果
模糊C均值FCM聚类算法详解
04-01
模糊C均值 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则是一种柔性的模糊划分。 1973年，Jim Bezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授，模糊数学领域泰斗)提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。 深圳电信培训中心（中通信息培训中心）徐海蛟博士上课电子资料。
利用镜像网站完成Python库的安装
qq_35860865的博客
07-03 607
下面是几个可以使用的镜像网站： https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 中国科技大学 http://pypi.mirrors.opencas.cn/simple/ 中科院 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 清华大学 利用镜像网后，库下载的速度简直是翻了几十倍，方法如下： pip install 库名 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 例如安装PyQt5： .\p
UFFDFR实现记录
qq_42592970的博客
07-22 740
论文复现记录
K均值聚类的理解和实现
I_AM_V_MAN的博客
01-30 3651
K均值聚类的理解和实现 1. 距离的测度 1.1 欧式距离 1.2 马氏距离 1.2.1 利用马氏距离对数据进行归一化 1.2.2 利用马氏距离进行分类 2. K均值的基本理论 2.1 K均值的原理和实现 2.2 K均值的缺点 2.3 K均值改进 3. 算法实...
模糊C均值聚类算法matlab实现,FCMClust(模糊c均值聚类算法MATLAB实现)
weixin_39854681的博客
03-21 1001
function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options)% FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类% 用法：% 1. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options);% 2. [center,U,obj_fcn] = FCMC...
机器学习笔记-聚类算法K-means和FCM的学习小结
Rafael的专栏
06-05 1万+
K-means与FCM都是经典的聚类算法，K-means是排他性聚类算法，即一个数据点只能属于一个类别，而FCM只计算数据点与各个类别的相似度。可理解为：对任一个数据点，使用K-means算法，其属于某个类别的相似度要么100%要么0%（非是即否）；而对于FCM算法，其属于某个类别的相似度只是一个百分比。 两个算法的思想都可归结为求一个相似度对象函数的最小值。设X是一个有n个元素的d维数
【信号处理课题推荐】小波变化：原理、演进与时频分析应用，MATLAB代码示例
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
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小波变换，理论与应用。文章阐述了小波变换的数学原理、多分辨率特性，并通过MATLAB示例展示了其优势。小波变换在信号处理、图像压缩等领域具有广泛应用，未来发展方向包括自适应小波基优化、与深度学习结合等。小波变换为非平稳信号分析提供了有效工具，将持续推动相关领域的发展。
模块化多电平变流器MMC的VSG控制MATLAB–Simulink仿真探索
最新发布
2504_94308238的博客
12-16 130
这里简单定义了电容和电感的参数，在实际模型中，它们会参与到电路的运算当中。然后重点来了，为了验证VSG控制的调频调压效果，我们设置了频率波动和电压波动的扰动。比如，在构建MMC的子系统时，可能会用到像电容、电感这些基本的电气元件模块。首先呢，受端接的是可编辑三相交流源，这就方便我们去调整输入的各种参数啦。最近在研究模块化多电平变流器MMC的VSG控制，感觉挺有意思，来和大家分享一下我的一些发现和过程。这些电压分量会被用于后续的控制运算，从而实现对变流器的控制，达到调频调压的目的。模块化多电平变流器MMC。
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