模糊c均值聚類演算法

模糊c均值聚類演算法

隨著目標數目的增加，jpda所需的運算量呈指數增加，當目標的個數多到一定數目時，將引發運算量的**，不滿足實時跟蹤的要求。為了解決這個問題，提出了模糊資料關聯演算法。

模糊資料關聯演算法是以模糊均值聚類演算法為基礎的。該演算法通過使目標函式最小化把測量資料分別劃分到以目標**位置為中心的類中，從而實現關聯。

模糊均值聚類演算法的目的就是要把給定的資料劃分為許多類，通過使目標函式最小，找到最佳隸屬度和最佳模糊聚類中心。當將目標的**位置視為模糊聚類中心，要劃分的資料就是當前的測量點跡，那麼可以利用模糊均值聚類來完成資料關聯。

模糊C均值聚類

模糊c均值聚類 fcm 即眾所周知的模糊isodata，是用隸屬度確定每個資料點屬於某個聚類的程度的一種聚類演算法。1973年，bezdek提出了該演算法，作為早期硬c均值聚類 hcm 方法的一種改進。fcm把n個向量x i i 1,2,n 分為c個模糊組，並求每組的聚類中心，使得非相似性指標的價值...

模糊c均值聚類

fcm演算法是一種基於劃分的聚類演算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的物件之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊c均值演算法是普通c均值演算法的改進，普通c均值演算法對於資料的劃分是硬性的，而fcm則是一種柔性的模糊劃分。在介紹fcm具體演算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識。6.1....

模糊C均值聚類演算法（Fuzzy C means）

k均值聚類的實現中，把每個樣本劃分到單一的類別中，亦即是每個樣本只能屬於一種類別，不能屬於多種類別。這樣的劃分，稱為硬劃分。為了解決硬劃分所帶來的問題，因此有了稱為軟劃分的聚類演算法，這一類演算法中，每個樣本不再只能屬於一種類別，而是對於每個樣本，都有對應的隸屬度陣列，陣列裡的每乙個元素代表該樣本屬...