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1、关于模糊C均值聚类聚类是这样一个过程,它将特征向量以自组织的模式分组 到类中。假设 (q)： q=1, 特征向量(q) = ( 1(q), 就是根据最小距离赋值原则将,K中。FCM 是目前广泛采用的一种聚类算法。模糊c-均值聚类是模糊聚类算法中非常有效的一种，它能给出每个样本隶届丁某个聚类的隶届度，很难明显分类的变量,模糊 c-均值聚类也能得到较为满意的效果 算法使用了最小化整个权重的均方差的思想。模糊 c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA) 或称(模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对 重要数据分析和建模的方法，建立了样本类届的不

2、确定性描述，能比较客 观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、欠 量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值， 随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富。在众多模糊聚类算 法中，模糊 C-均值(FCM)算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函 数得到每个样本点对所有类中心的隶届度，从而决定样本点的类届以达到 自动对数据样本进行分类的目的。假设样本集合为 X=x1 , x2 ,，xn ，将其分成 c 个模糊组，并求 每组的聚类中心 cj ( j=1 , 2,，C),使目标函数达到最小。卜面是FCh#法在MATLAB的使用案例:data = rand

3、(100,2);plot(data(:,1), data(:,2),o);center,U,obj_fcn=fcm(data,3);maxU = max(U);index1 = find(U(1,:) = maxU);index2 = find(U(2,:) = maxU);index3 = find(U(3,:) = maxU);figure;line(data(index1,1),data(index1,2),Q是一组特征向量的集合，每个,N (q) 有 N 个组件。聚类的过程通常Q 个特征向量分配到K 个簇c(k) : k = 1,即使对丁FCMFCM)linestyle , * , color , k);line(data(index2,1),data(index2,2),line(data(index3,1),data(index3,2),hold on;title( ? oyC-? u ? ? a a)plot(center(1,1),center(1,2),plot(center(2,1),center(2,2), 5);plot(center(3,1),center(3,2),linestyle,o,color,r);linestyle,x,color,b);ko , markersize,10,LineWidth,1.5);ksquare , mark

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