深圳罗湖住房和建设局网站官网,宁波自助建网站,做网站销售的,wordpress修改加密版权深度解析基于模糊数学的C均值聚类算法 模糊C均值聚类 (FCM)聚类步骤#xff1a;FCM Python代码#xff1a; 模糊C均值聚类 (FCM)
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在数据挖掘和聚类分析领域C均值聚类是一种广泛应用的方法。模糊C均值聚类FCM是C均值聚类的自然升级版。相对于硬划分的K均值聚类FCM引入了模糊的隶属度概念使数据点能够同时隶属于不同聚类中心更灵活地捕捉数据的复杂结构。
聚类步骤
初始化 使用k-means方法确定初始聚类中心确保选择最优解。隶属度计算 计算各点对各聚类中心的隶属度u(i,j)其中m为加权指数。u(i,j) (sum(distance(point(j), center(i)) / distance(point(j), center(k)))^(1/(m-1)))^-1聚类中心更新 根据隶属度更新新的聚类中心同时标记聚类中心变化轨迹。v(i) sum(u(i,j)^m * point(j)) / sum(u(i,j)^m)收敛判断 判断聚类中心变化幅值是否小于给定的误差限。若不满足条件返回步骤2否则退出循环。结果展示 输出聚类中心轨迹和最终聚类结果。
FCM Python代码
# 初始化聚类中心
def initialize_centers(data, k):# 代码部分省略# 计算隶属度矩阵
def calculate_membership(data, centers, m):# 代码部分省略# 更新聚类中心
def update_centers(data, membership, m):# 代码部分省略# 判断是否收敛
def is_converged(centers, new_centers, epsilon):# 代码部分省略# 聚类结果展示
def display_results(centers, trajectory):# 代码部分省略该算法的特点包括
与普通的k均值聚类相似。要求完全聚类不能区分噪声点。聚类中心符合度更高但计算效率相对较低。采用平滑参数和隶属度的概念使各点并不直接隶属于单个聚类中心。
以上代码中各函数的作用包括初始化聚类中心、计算隶属度矩阵、更新聚类中心、判断是否收敛以及展示聚类结果。
