演算法對比的前提是首先要有足夠的資料量，所以我這裡先從王者榮耀資料庫裡面採集了職業選手進四年數場比賽中的kda，參團率，場均擊殺，最高擊殺，場均死亡，最高死亡，場內助攻以及最高助攻八個維度的資料，共1330組。
隨後將其匯入matlab中，分成八個列，一維一列
fcm演算法原理
（fcm）是一種聚類方法，它允許乙個資料屬於兩個或多個聚類。該方法（由dunn在2023年開發，並在2023年由bezdek改進）經常用於模式識別。它基於以下目標函式的最小化：
其中m 是大於1的任何實數，u ij是簇j中x i的隸屬度，x i 是d維測量資料的第i個，c j是簇的d維中心，和|| * || 是表示任何測量資料與中心之間相似度的任何規範。
通過上面所示目標函式的迭代優化來進行模糊劃分，並通過以下方式更新成員資格u ij和聚類中心 c j：
當時， 終止標準在0和1之間，而k是迭代步驟，則該迭代將停止。該過程收斂到區域性最小值或j m的鞍點。
該演算法由以下步驟組成：
備註如前所述，資料是通過隸屬度函式繫結到每個群集的，該函式表示該演算法的模糊行為。為此，我們僅需構建乙個名為u的適當矩陣，其因子為0到1之間的數字，並表示資料與聚類中心之間的隸屬度。
為了更好地理解，我們可以考慮這個簡單的一維示例。給定某個資料集，假設將其表示為分布在軸上。下圖顯示了這一點：
看，我們可以在兩個資料集中附近識別出兩個聚類。我們將使用「 a」和「 b」來引用它們。在本教程中顯示的第一種方法中，即k均值演算法，我們將每個基準與特定的質心相關聯。因此，該隸屬度函式如下所示：
相反，在fcm方法中，相同的給定資料不僅僅屬於定義明確的聚類，而是可以以中間方式放置。在這種情況下，隸屬函式遵循一條較平滑的線，以指示每個資料可能屬於隸屬係數不同的幾個聚類。
在上圖中，顯示為紅色標記點的基準更多地屬於b類，而不是a類。「 m」的值0.2表示該基準的a隸屬度。現在，我們不使用圖形表示，而是引入乙個矩陣u，其因子是從隸屬函式中提取的因子：
行和列的數量取決於我們正在考慮的資料和群集數量。更確切地說，我們有c = 2列（c = 2個簇）和n行，其中c是簇的總數，而n是資料的總數。通用元素表示為： u ij。
在上面的示例中，我們考慮了k均值（a）和fcm（b）情況。我們可以注意到，在第一種情況（a）中，係數始終是ary。如此表示每個資料只能屬於乙個簇這一事實。其他屬性如下所示：
k means演算法不足
a.k 不確定 對於初始條件和聚類的個數 k 並沒有乙個標準的方法來給定。初始條件不同會對結果產生比較大的影響，因為有時演算法會跳入區域性最優。所以解決方法之一，就是多次執行演算法，隨機分割，比較結果之間的差異。b.區域性最優 如果要達到全域性最優，需要用到其他一些技術，比如模擬退火或者遺傳演算法等...
Kmeans演算法實現
include opencv2 highgui highgui.hpp include opencv2 core core.hpp include using namespace cv using namespace std static void help int main int argc ch...
K means演算法上
在資料探勘中，k means演算法是一種cluster analysis的演算法，其主要是來計算資料聚集的演算法，主要通過不斷地取離種子點最近均值的演算法。問題k means演算法主要解決的問題如下圖所示。我們可以看到，在圖的左邊有一些點，我們用肉眼可以看出來有四個點群，但是我們怎麼通過電腦程式找出...