fuzzy clustering

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#matlab #plot

本文介绍了一个使用Matlab实现的模糊C均值聚类算法案例。通过随机生成的数据集，演示了如何利用Matlab 2009版中的模糊工具箱进行聚类分析，并将结果可视化。

data = rand(100, 2);
[center,U,obj_fcn] = fcm(data, 2);
plot(data(:,1), data(:,2),'o');
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2, :) == maxU);
line(data(index1,1), data(index1, 2), 'linestyle', 'none', 'marker', '*', 'color', 'g');
line(data(index2,1), data(index2, 2), 'linestyle', 'none', 'marker', '*', 'color', 'r');

ps. fcm is from part of fuzzy toolbox of matlab 2009.

fuzzy clustering(模糊(C_均值)聚类)
qq_42148307的博客
01-22 2339
目录 概述 隶属度矩阵 模糊聚类算法步骤 概述 k-means属于一种硬聚类的方法，也就是说一个样本属于哪个类了后，他就是哪个类别的了，非此即彼；模糊聚类意味着样本不再是刚性的属于某一类别了，而是给出其属于各个类别的概率。因此称之为模糊聚类。 隶属度矩阵 模糊聚类算法步骤 1) 根据给定的聚类类别个数k，随机初始化隶属度矩阵U。 2) 计算ci。 3) 更新初始化隶属度矩阵U。 4)计算代价函数值。 5) 返回第2步，直到满足停止条件为止，停止条件可以是代价函数值基本...
机器学习之模糊聚类（Fuzzy Clustering）附代码
最新发布
JustinMars的博客
04-24 1171
FCM将数据点与聚类中心之间的距离作为样本与聚类的隶属度的衡量标准，通过迭代优化聚类中心和样本的隶属度来最小化目标函数（通常是样本与其所属聚类中心之间的加权平方误差）。根据隶属度值，可以将每个数据点分配给最高隶属度的群体，或者将每个数据点分配给多个群体，并根据其隶属度值进行权重。对于每个数据点，初始化其隶属度到每个群体的随机值，确保每个数据点对于每个群体的隶属度之和为1。模糊聚类过程与传统的硬聚类类似，但在每个数据点与每个群体的隶属度方面有所不同，这使得模糊聚类更适用于一些数据不是严格分离的情况。
Fuzzy Clustering详解
Ἥλιος
09-03 4894
Fuzzy Clustering详解 第十九次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇文章是原型聚类中介绍的第三个算法，主要是谈一谈“模糊聚类”（Fuzzy  \ Clustering）。其他有关于原型聚类算法的讨论可以移步到该类算法的导航页《原型聚类算法综述（原型聚类算法开篇）》。 模糊集合 　　模糊集合论...
FuzzyClustering:模糊聚类算法_python版
03-26
模糊聚类 关键词：模糊聚类，半监督 介绍 本开源项目为模糊聚类算法python代码，主要算法包括： FCM（模糊C均值算法） MEC（极大熵模糊聚类算法） 核模糊聚类算法 SFCM（半监督模糊聚类算法） eSFCM（基于信息熵的半监督模糊聚类算法） SMUC（基于预测学习与信息熵的半监督模糊聚类算法） 以这些算法为基础的相关论文可参考本人的谷歌学术著作： 项目结构 数据集：数据集 ClusterAidedComputing.py：包括聚类常用的一些函数 ClusteringIteration.py：包括聚类算法迭代式 FuzzyClustering.py：模糊聚类算法 demo.py：演示脚本（运行此程序） 算法都封装在FuzzyClustering.py里，FuzzyClustering.py调用ClusterAidedComputing.py和ClusteringIterat
软聚类算法：模糊聚类 (Fuzzy Clustering)
lucius-liu.cn
03-06 5925
我们之前听说的大部分聚类算法均为硬聚类，即要求每个数据点只能属于一个特定的簇。不同于硬聚类，软聚类放松了限制，即允许数据点可以同时属于多个簇。本文所要介绍的模糊聚类即为一种常见的软聚类算法。
Fuzzykmeans集群算法(cluster-reuters)
codemosi的专栏，点击我可以跳到目录一栏
12-18 1085
 2014年2月14日 刘 小飞 发表回复 原创文章，转载请注明： 转载自慢慢的回味 本文链接地址: Fuzzykmeans集群算法(cluster-reuters) 理论分析 集群中心点计算 1 随机从待分类的向量中选出20个作为20个集群的中心。 2 对所有的点，计算其和每个中心的距离，得到点归属于每个集群的概率。 3 重新对每个集群计算新的
Algorithms for Fuzzy Clustering
03-25
在标题“Algorithms for Fuzzy Clustering”中，提到了模糊聚类方法以及它们在c-Means聚类中的应用，暗示了文章的焦点是研究和讨论模糊聚类算法在c-Means聚类框架下的实现和应用。 描述中提到的“c-Means ...
jlfx.rar_fuzzy_fuzzy clustering_模糊 聚类_模糊聚类
09-14
- **Crisp与Fuzzy**：在传统的清晰聚类（crisp clustering）中，数据点属于一个簇或不属于另一个簇，而模糊聚类允许数据点同时属于多个簇，具有一定的模糊性。 - **模糊集理论**：模糊聚类基于模糊集理论，由L.A. ...
Fuzzy.zip_fuzzy clustering_fuzzy modeling_协同聚类_模糊聚类
07-13
模糊聚类， MATLAB初学者必读Matlab协同模糊聚类建模
模糊集matlab代码-Fuzzy_Clustering_Algorithms:几种最先进的模糊聚类算法，包括模糊c均值聚类、模糊子空间聚类和
06-19
模糊集matlab代码Fuzzy_Clustering_Algorithms 几种最先进的模糊聚类算法，包括模糊 c 均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类算法。 MATLAB 代码。 虹膜数据集中的三个例子。 FCM 演示 FCM算法： 运行 demo_fuzzy.m，选择超参数“choose_algorithm=1”。 聚类结果： 迭代1，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代2，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代3，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代4，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代5，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代6，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代7，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代8次，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代9，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代10，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 算法平均迭代次数为：12.00 平均运行
Fuzzy聚类的等腰直角三角形法 (1998年)
05-17
介绍一种仅借助于相似矩阵的新的Fuzy聚类的等腰直角三角形法.先通过一个简单的例子说明应用这种方法的步骤,进而论述了它的理论基础,最后用这种方法来解决“照片分类”问题,它比其他方法简捷.
FCM算发在MATLAB中的相关解释
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jjp837661103的专栏
12-25 3万+
原文 http://www.matlabsky.com/thread-9389-1-1.html 【近期想要实现模糊核聚类算法（KFCM），所以就将FCM的一些东西一并整理了一下】 首先，我们看以下fcm函数语法使用 【功能描述】  Fuzzy c-means clustering 模糊C均值聚类算法，可将输入的数据集data聚为指定的cluster_n类 【函数
用FCM函数实现模糊C均值聚类算法
qq_44918665的博客
03-24 812
该函数将输入的数据集data聚类为指定的cluster_n类 >> data=rand(100,2); >> options=[2;100;1e-5;1]; >> [center,U,obj_fcn]=FCM(data,2,options); 找不到 'FCM' 的完全匹配项(区分大小写)。 最接近的匹配项为: fcm(在 C:\Program Files\Polyspace\R2020b\toolbox\fuzzy\fuzzy\fcm.m 中) 是不是想输入: &
初步学习之FCM
weixin_30429201的博客
05-11 122
先贴代码： data = rand(100,2); [center,U,obj_fcn] = fcm(data,2); plot(data(:,1), data(:,2),'o'); hold on; maxU = max(U); % Find the data points with highest grade of ...
kfcm算法matlab实现,KFCM算法分析
weixin_35519827的博客
03-19 461
function [center, U, obj_fcn] = KFCMClust(data, cluster_n, kernel_b,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] = KFCMClust(Data,N_cluster,kernel_b,options);% ...
【模糊C均值】基于matlab两个图像输入模糊C+-均值图像分割源码
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
03-23 1299
% This Matlab script illustrate how to use two images as input for FCM segmentation clc clear all %Load GADO image info = imfinfo('GADOimage.jpg'); I = im2double(imread('GADOimage','jpg')); I = imadjust(I); %Load AXIAL FLAIR image info2 = imfinfo('FLA
人工智能常见算法简介
一念之间 一心向阳
04-23 4888
人工智能的三大基石—算法、数据和计算能力，算法作为其中之一，是非常重要的，那么人工智能都会涉及哪些算法呢？不同算法适用于哪些场景呢？
fcm模糊聚类matlab实例_MATLAB命令整理（4）-数学建模编程常用命令
weixin_39629093的博客
11-28 560
今天在看论文的时候，发现了有趣的函数FCM，可以用于聚类分析。这里调用官方文档来看看FCM函数：help fcm（没完全汉化的版本，晕）fuzzy c-means clustering：模糊C均值聚类，嗯，今天刚刚想预习一下模糊数学的课程，对fuzzy（模糊的）这个词很敏感这里不明白原理的可以看，不过是python的代码，来看看MATLAB中怎么实现Fuzzy C-Means（模糊C均值聚类）算法...
模糊C均值聚类算法
qq_41033011的博客
08-27 4152
  学习了一下模糊聚类中的模糊 C 均值聚类算法 (Fuzzy C-Means Clustering)。   Fuzzy 意为模糊，其中包括几种模糊的方式，这里使用的是最简单的方式，它是基于概率的概念。我们把每一个点属于每一类的概率值求出，它属于哪一类别的概率最大，我们就将其归于哪一类。   这里的 C 其实对应于 K-means 中的 K。其中，K-means 中的 K 决定类别数。同样的，C 也是决定类别数。   首先我们介绍该算法的目标函数。   当分类时，我们希望类内距离要越小越好（越集中越好），类
fuzzy clustering算法
07-19
fuzzy clustering算法是一种聚类算法，与传统的硬聚类算法不同，它可以将各个对象在不同聚类中的隶属度以模糊的方式进行度量。 在传统的硬聚类算法中，每个对象只能属于一个聚类，而在fuzzy clustering算法中，每个...
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