fcm原理介紹
fcm分析1
fcm分析2
fcm分析3
首先介紹一下模糊這個概念，所謂模糊就是不確定，確定性的東西是什麼那就是什麼，而不確定性的東西就說很像什麼。比如說把20歲作為年輕不年輕的標準，那麼乙個人21歲按照確定性的劃分就屬於不年輕，而我們印象中的觀念是21歲也很年輕，這個時候可以模糊一下，認為21歲有0.9分像年輕，有0.1分像不年輕，這裡0.9與0.1不是概率，而是一種相似的程度，把這種乙個樣本屬於結果的這種相似的程度稱為樣本的隸屬度，一般用u表示，表示乙個樣本相似於不同結果的乙個程度指標。
基於此，假定資料集為x，如果把這些資料劃分成c類的話，那麼對應的就有c個類中心為c，每個樣本j屬於某一類i的隸屬度為u i j u_uij，那麼定義乙個fcm目標函式（1）及其約束條件（2）如下所示：
j = ∑ i = 1 c ∑ j = 1 n u i j m ∣ ∣ x j − c i ∣ ∣ 2 (1) j=\sum\limits_^\sum\limits_^u_^m||x_j-c_i||^2 \tagj=i=1∑cj=1∑nuijm∣∣xj−ci∣∣2(1)∑ i = 1 c u i j = 1 , j = 1 , 2... , n (2) \sum\limits_^cu_=1,j=1,2...,n \tagi=1∑cuij=1,j=1,2...,n(2)
看一下目標函式（式1）而知，由相應樣本的隸屬度與該樣本到各個類中心的距離相乘組成的，m是乙個隸屬度的因子，個人理解為屬於樣本的輕緩程度，就像x 2 x^2x2與x 3 x^3x
FCM聚類演算法介紹
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。1 模糊...
模糊C均值聚類 FCM演算法
fcm fuzzy c means 模糊c均值聚類融合了模糊理論的精髓。相較於k means的硬聚類，模糊c提供了更加靈活的聚類結果。因為大部分情況下，資料集中的物件不能劃分成為明顯分離的簇，指派乙個物件到乙個特定的簇有些生硬，也可能會出錯。故，對每個物件和每個簇賦予乙個權值，指明物件屬於該簇的程度...
FCM演算法與K Means演算法的聚類
模糊c均值 fuzzy c means 演算法簡稱fcm演算法，是一種基於目標函式劃分的模糊聚類演算法，主要用於資料的聚類分析。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。fcm把n個向量xi 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...