使用Python实现FCM聚类算法
模糊C均值(FCM)是一种经典的聚类算法,它能够将数据集分为不同的团簇,并给出每个数据点属于这些团簇的概率。本文将介绍如何使用Python实现FCM聚类算法。
首先,我们需要安装所需的库。在终端中输入以下命令:
pip install numpy
pip install scikit-learn
接下来,我们将创建一个包含随机数据点的数据集,并将其可视化以了解如何对其进行分类。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据集
np.random.seed(0)
n_sample
本文介绍了如何使用Python实现模糊C均值(FCM)聚类算法,包括安装所需库、创建数据集、使用scikit-learn的FCM类进行聚类,并展示了算法的基本公式,提供了一个数据集可视化的全过程。
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