机器学习小组知识点36：FCM聚类

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本文介绍了一种经典的聚类算法——模糊C均值（Fuzzy C-means, FCM）。该算法允许数据点属于多个簇，每个簇的隶属度不同。通过迭代更新隶属度矩阵和簇中心来最小化目标函数。
机器学习总结（十）：常用聚类算法（Kmeans、密度聚类、层次聚类）及常见问题
西电校草-OMEGA
05-06 7968
任务：将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集。 性能度量：类内相似度高，类间相似度低。两大类：1.有参考标签，外部指标；2.无参照，内部指标。 距离计算：非负性，同一性（与自身距离为0），对称性，直递性（三角不等式）。包括欧式距离，曼哈顿距离等等。 （1）    K均值聚类步骤：1.随机选择k个样本作为初始均值向量；2.计算样本到各均值向量的距离，把它划到距离最小的簇；3.计算新的均值
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 3859
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...
FCM聚类算法详解(Python实现iris数据集)
IT荻的博客
02-27 1万+
我的文档
FCM聚类方法
peiye500238的博客
08-11 795
FCM（Fuzzy C-Means）是一种基于模糊理论的软聚类算法，由Dunn提出并经Bezdek改进。与硬聚类（如K-Means）不同，FCM允许每个数据点以隶属度形式同时属于多个簇，隶属度值介于0和1之间，且对每个簇的隶属度之和为1。这种特性使其能更好地处理数据的不确定性、模糊性和重叠性。
实现模糊C均值聚类：FCM算法代码实战
weixin_42327217的博客
11-19 1515
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：该教程提供了一个简洁的模糊C均值聚类（FCM）算法的代码实现，该算法特别适用于处理模糊边界的数据集。FCM允许数据点同时属于多个类别，通过迭代优化聚类中心和隶属度来达到聚类目的。教程涵盖了数据预处理、初始化、迭代更新过程及结果输出等关键步骤。通过实践学习FCM，可以有效提升数据分类与分析的能力。 1. 模糊C均值聚类（FCM...
MATLAB实现模糊聚类算法教程：FCM与模糊K均值
最新发布
weixin_29301059的博客
08-20 1147
聚类是无监督学习中的一项核心任务，旨在将数据集中的样本根据相似性原则划分成多个组（或称为簇）。每组内部的数据点相似度较高，而与其他组的数据点相似度较低。K均值聚类（K-means）是一种非常流行的聚类算法，它的基本思想是将n个数据点划分到k个簇中，使得每个数据点属于距离最近的簇中心的簇，通过最小化簇内误差平方和来实现。数学上，算法的目标是解决以下优化问题：其中，(S_i) 是第 (i) 个簇，(\mu_i) 是簇 (S_i) 的中心，(||\cdot||) 表示欧几里得距离。
FCM模糊聚类算法的全面指南：从理论到实现
weixin_36184718的博客
04-23 1085
在数据挖掘和模式识别领域，聚类分析作为无监督学习的重要分支，一直是研究的热点。模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）算法，作为一种软聚类方法，它允许一个数据点以不同程度属于多个聚类，与传统的硬聚类方法（如K-Means）相比，能更好地处理数据的不确定性和模糊性。FCM算法由J.C. Bezdek于1981年提出，它是在C均值聚类算法的基础上发展而来的。该算法通过最小化目标函数，动态地将数据集合划分为模糊簇，每个数据点对各个簇的隶属度都在0到1之间，隶属度之和等于1。
16、FCM聚类算法分类效果
desk3的博客
05-16 464
本文详细介绍了模糊C均值（FCM）聚类算法在分类任务中的应用效果，特别是在协作频谱感知（CSS）中的表现。通过实验数据分析了FCM算法在不同信噪比条件下的性能，并提出了优化方法和解决方案，包括参数调整、模型选择以及数据预处理等。文章还探讨了实际应用中的挑战及未来研究方向，为FCM算法的进一步发展提供了思路。
机器学习的相关知识-常用的聚类方法
赫凯的博客
04-06 1110
聚类就是按照某个标准，把数据集划分成不同的类，不同类的数据差异性尽可能大，同类的数据相似性尽可能大。 k-means聚类算法 K邻近算法，要把数据分成K类，一开始是随机的，后来迭代进行选择，直到收敛，采用平方误差。 E=∑i=1k∑p∈Ci∥p−mi∥2 E=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\in C_i}\left\|p-m_i\right\|^2 E=i=1∑k​p∈Ci​∑​∥p−mi​∥2 算法流程： ​ 输入：包含n个对象的数据和簇的数目k； ​ 输出：n个对象到k个簇，使平方误差准则
【可视化技术揭秘】：FCM聚类结果的视觉呈现技巧
本论文深入探讨了FCM聚类算法的理论基础、聚类结果的可视化技术原理，以及通过实践案例和提高可视化效果的技术细节。文章首先介绍了FCM聚类算法的理论基础，并分析了可视化在聚类分析中的重要性。随后，以实际应用...
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FCM.rar_FCM模糊聚类_FCM聚类_fcm算法流程图
09-24
模糊C均值（FCM，Fuzzy C-Means）聚类算法是数据挖掘和机器学习领域中的一个重要方法，尤其适用于处理具有模糊边界的数据集。它是由J.C. Bezdek在1973年提出的，是对传统K-Means算法的一种扩展，允许数据点同时属于...
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FCM聚类 交通状态判别 代码
04-14
例如，可能会探讨如何调整模糊因子以适应交通数据的特性，或者结合其他机器学习方法（如支持向量机、深度学习）提高判别性能。 总之，FCM聚类算法在交通状态判别中发挥着重要作用，能够处理复杂、模糊的交通数据，...
fcm.rar_FCM聚类_fcm_fuzzy set matlab_模糊C-均值聚类_模糊C均值
09-19
以下将详细介绍FCM聚类算法及其相关知识点。 1. **模糊C-均值聚类算法原理**： - FCM是由J.C. Bezdek在1973年提出的，是对经典的K-Means算法的一种扩展，它允许样本同时属于多个类别，即每个样本对每个聚类中心的...
模糊C均值聚类(FCM)算法——C++代码
05-23
模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means, FCM）算法是一种在数据分析和机器学习领域广泛应用的聚类方法，特别是在数据挖掘和图像处理中。与传统的K-means算法不同，FCM允许一个样本同时属于多个类别，具有模糊边界的概念，...
机器学习小组知识点1：均方误差(MSE)
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这块儿我是真的没听说过，所以直接抄了维基百科，维基万岁！概率密度函数在概率论与统计学中，对数正态分布是对数为正态分布的任意随机变量的概率分布。如果 XX 是正态分布的随机变量，则 exp(X)exp(X) 为对数正态分布；同样，如果Y Y 是对数正态分布，则 ln(Y)ln(Y) 为正态分布。 如果一个变量可以看作是许多很小独立因子的乘积，则这个变量可以看作是对数正态分布。一个典型的例子是股票投资的
MCMC算法之Metropolis-Hastings(MHs)算法（Matlab代码）
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蒙特卡洛数值积分如果我们要求f(x)的积分，如 ∫abf(x)dx\int_b^a f(x)dx 而f(x)f(x)的形式比较复杂积分不好求，则可以通过数值解法来求近似的结果。 常用的方法是蒙特卡洛积分： ∫abf(x)q(x)q(x)dx\int_b^a\frac{f(x)}{q(x)}q(x)dx 这样把q(x)看做是x在区间内的概率分布，而把前面的分数部门看做一个函数，然后在q(x)
MCMC算法--多元高斯分布Gibbs采样(Python代码)
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