fcm聚类算法步骤?(fcm算法做聚类的应用)
小爱
一,fcm聚类算法步骤?为叙述清晰，先来考虑非模糊聚类问题，每个样本只属于一个聚类。此时，可以设置聚类的准则为各类的类内平方和最小，类内平方和是各类内数据与其中心的距离平方和。显然越小，这个中心与分类....
一,fcm聚类算法步骤?
为叙述清晰，先来考虑非模糊聚类问题，每个样本只属于一个聚类。此时，可以设置聚类的准则为各类的类内平方和最小，类内平方和是各类内数据与其中心的距离平方和。显然越小，这个中心与分类结果越合理。
在这一个准则下，可以推导出来 HCM 也就是k均值聚类，它是硬聚类，也可以看做硬的FCM。
FCM的思路和它是基本一致的，也是一各类的“类内平方和”加到一起最小维标准的，但是这个“类内平方和”比HCM的稍微好了一点，它在每个数据与中心之间的距离之前成了一个权，这个权就是隶属度，显然这么做更加合理，隶属度小的距离其的作用就被抑制了，FCM的这个准则，通常又叫做“加权误差平方和最小化准则”，前面的HCM当然就是“误差平方和最小化准则”了。
二,fcm算法做聚类的应用
FCM聚类算法是一种基于模糊理论的聚类算法，其步骤如下：
1. 初始化：随机选择C个初始聚类中心。
2. 对每个数据点，计算其到每个聚类中心的距离，并计算其属于每个聚类中心的隶属度。
3. 对于每个聚类中心，重新计算其隶属度，使得隶属度之和为1。
4. 更新聚类中心：对于每个数据点，将其隶属度最大的聚类中心作为其新的聚类中心。
5. 重复步骤2-4，直到聚类中心不再变化或达到预定的迭代次数。
总结：以上内容就是爱游戏攻略网提供的fcm聚类算法步骤?(fcm算法做聚类的应用)详细介绍，大家可以参考一下。
