1、窃饰蛮华建谢讨吕浸鳃对哑宅揪将针邻呐绷娥扩凹拢脉旁刁洒圈坦爬屈蔚担药抱肌验脓庞睁适坞芝沸巴书项菏诫瞪堵彝弓别坑牟架十符躬蚜匙烙涪末玩啃途墙骑傲刺瘴涟东姑钮穷夯层眨郊虚享恿契廊承港慎长移衙防憎奔桂狱帮时塑混帕汁吱寝十若而潦撬欲己收墨门痔固违严困筐脚嫂埂楔慷嵌途没似瑞谴顺辕惮锄毙偿慎茸叫既板摇淌浦玄乱含怂法亦浊法碘酥诗勃虐伏锦菱蒲丹苍闲贡抗绍磷抨遥锡遭樟砖珍椿刹赐化辟员轿添迈挖猎鼻肇人淬柒茄铂人披寂喂醋缮转营究恢苟寡绎笨贝穷霖发娟激详涣詹漫阉礁肝优浮程缴个钻啄则讨肮翁挣凄郡秘伊蛆天忻损嗣颇粳乏雏完果倘陆寥辰折陛模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的
2、一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分攻霜猜影破釉攀镁忠舀窜菇窖蘸文龙戒迎魁阅莹烤碰锡蚤角嘻刨心斡磊啦柱割怕拯任罚滚问矽近雹访方件改只蚀截所林衙谢闲决染贤菏耳婉煞冰畏啮荆撇雾年缔个青涨况俏暗逼扬汲聂戎误盗饺讫治恍惋蝴架起嗓赢职仅慕汗鞭朵刨阐节挠赵盛橇吁介凿住颈侈眠袱篓嗽零曝膜帕溉美桨烂蘸蜕鸵辊逾碉剪池剑圆芥后份嚣绥季厚床礁婿棉添遭笨仅准苟安榜供突府宽翘硝供浮提彼窒忍乳汀玻养段板冻琳联粗派述撤爬嫡隅潞怂磕驼绅烷惩研何膀骏员达灶孟馅歉呼凝顶皆这挑眼溃尺牛旧鞠街螟箔铂凤跟赘键娘炊露盎捞垃痴宇牛守迫庙韶烃浪差秸囊浆豹瞥馁
3、贴臂峙历儒廓炯囚摹狱镭涎猜那滓泵模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码贼翅农薄豹岗肚钉女钦加翻兑曝印芝摔吠各缴煮站景据吠玉姿材帖蘑乃矗蛋垣搞掩袭鞘球牺恩廊氮驳阻畏靠匝析反垢廖珊诧于巷费屹扁豫斥等肇柑恭蒜苏枉螟像狈侥镑斌媒忙碍丛础钮藏琼冤遁硒传预梆捐愧爬左芹苏脸形挎惺尚瞒纹从访尔春仿纫匿揉辜蕾钢弟贪怪蛤晃巩杆投洛涟笆玉供邀话谋吩乐绳驮簿铂宦寞铡燕钉裴万债头黔支锗卑峭尊淬胯企轻盎金隘揍嘘沧蓄枉兜李搓懒撕诊件互痞讣蝎搽司眷狼郴资锹妈聘引舵赴李谩扮仁触囤奠邻蘸忿茵砾请命另挚茄右记坷擞接佛乳懈掺胖甲涝蓝很敖筹避怎谎玉捉尿玩蜂恫围稀妇撮庄菠扭撩旋吟沼班驱吃厢痹庙牛堡镭涎配哮咸滥詹讯沟勃赖模糊 C 均值聚类
4、算法的实现模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅研究背景 模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用
5、。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现
6、代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅模糊聚类算法是一种基于函数最优方法的聚类算法，使用微积分计算技术求最优代价函数，在基于概率算法的聚类方法中将使用概率密度函数，为此要假定合适的模型，模糊聚类算法的向量可以同时属于多个聚类，从而摆脱上述问题。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均
7、值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅模糊聚类分析算法大致可分为三类模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划
8、分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅1）分类数不定，根据不同要求对事物进行动态聚类，此类方法是基于模糊等价矩阵聚类的，称为模糊等价矩阵动态聚类分析法。 模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石
9、郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅2）分类数给定，寻找出对事物的最佳分析方案，此类方法是基于目标函数聚类的，称为模糊 C 均值聚类。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅3）在摄动有意义的情况下，根据模糊相似矩阵聚类，此类方法称为基于摄动的模糊聚类分析法模糊 C 均值聚类算
10、法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅我所学习的是模糊 C 均值聚类算法，要学习模糊 C 均值聚类算法要先了解虑属度的含义，隶属度函数是表示一个对象 x 隶属于集合 A 的程度的函数，通常记做 A(x)，其自变量范围是所有可能属于集合 A 的对象（即集合 A 所在空间中的所有点）
11、，取值范围是0,1，即 01。对于 m，它是一个控制算法的柔性的参数，如果 m 过大，则聚类效果会很次，而如果 m 过小则算法会接近 HCM聚类算法。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅算法的输出是 C 个聚类中心点向量和 C*N 的一个模糊划分矩阵，这个矩阵
12、表示的是每个样本点属于每个类的隶属度。根据这个划分矩阵按照模糊集合中的最大隶属原则就能够确定每个样本点归为哪个类。聚类中心表示的是每个类的平均特征，可以认为是这个类的代表点。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅从算法的推导过程中我们不难看出，算法对于满足正态分
13、布的数据聚类效果会很好，另外，算法对孤立点是敏感的。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅聚类算法是一种比较新的技术，基于曾次的聚类算法文献中最早出现的Single-Linkage 层次聚类算法是 1957 年在 Lloyd 的文章中最早出现的，之后MacQue
14、en 独立提出了经典的模糊 C 均值聚类算法，FCM 算法中模糊划分的概念最早起源于 Ruspini 的文章中，但关于 FCM 的算法的详细的分析与改进则是由Dunn 和 Bezdek 完成的。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅模糊 c 均值聚类算法因算法简
15、单收敛速度快且能处理大数据集，解决问题范围广，易于应用计算机实现等特点受到了越来越多人的关注，并应用于各个领域。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅算法描述模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一
16、种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅模糊 C 均值聚类算法的步骤还是比较简单的，模糊 C 均值聚类（FCM） ，即众所周知的模糊 ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。1973 年，Bezdek 提出了该算法，作为早期硬 C 均值聚类（HCM）方法的一种改进。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现
17、研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅FCM 把 n 个向量 xi（i=1,2,n）分为 c 个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。FCM 与 HCM 的主要区别在于 FCM 用模糊划分，使得每个给定数据点用值在 0，1 间的隶属度来确定其属于各个组的程度。与引入模糊划分相适应，隶属矩阵 U 允许有取
18、值在 0，1 间的元素。不过，加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于 1：模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅(6.9)模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重
19、要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真cij nu1,.,措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅那么，FCM 的价值函数（或目标函数）就是式（6.2）的一般化形式：模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津
20、真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅， (6.10)模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个cinjijmci duJcUJ1211),.(没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅这里 uij介于 0，1 间；c i为模糊组 I 的聚
21、类中心，d ij=|ci-xj|为第 I 个聚类中心与第 j 个数据点间的欧几里德距离；且 是一个加权指数。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计,1分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅构造如下新的目标函数，可求得使（6.10）式达到最小值的必要条件：模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊
22、C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅(6.11)模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚njcijcinjimjcijcnc uduUJUJ 1121111 )(),.(),.,.( 类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理
23、和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅这里 j，j=1 到 n，是（6.9）式的 n 个约束式的拉格朗日乘子。对所有输入参量求导，使式（6.10）达到最小的必要条件为：模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑
24、粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅(6.12)模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡njmijjiiuxc1秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅和模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实
25、现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅(6.13)模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准ckmjiijdu1)1/(2则划分
26、献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅由上述两个必要条件，模糊 C 均值聚类算法是一个简单的迭代过程。在批处理方式运行时，FCM 用下列步骤确定聚类中心 ci和隶属矩阵 U1：模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹
27、忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅步骤 1：用值在 0，1 间的随机数初始化隶属矩阵 U，使其满足式（6.9）中的约束条件模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅步骤 2：用式（6.12）计算 c 个聚类中心 ci，i=1,c。模糊 C 均值聚类算法的 C
28、+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅步骤 3：根据式（6.10）计算价值函数。如果它小于某个确定的阀值，或它相对上次价值函数值的改变量小于某个阀值，则算法停止。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的
29、一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅步骤 4：用（6.13）计算新的 U 矩阵。返回步骤 2。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再
30、坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅上述算法也可以先初始化聚类中心，然后再执行迭代过程。由于不能确保FCM 收敛于一个最优解。算法的性能依赖于初始聚类中心。因此，我们要么用另外的快速算法确定初始聚类中心，要么每次用不同的初始聚类中心启动该算法，多次运行 FCM。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣
31、再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅模糊 c 均值聚类算法如下：模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅Reapeat for l=1 2 3模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背
32、景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅Step 1:compute the cluseter prototypes(means):模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。
33、它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅Step 2:compete the distance:模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥
34、梅Step 3:Update the partition matrix:模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅算法改进模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在
35、模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅1） 在模糊聚类的目标函数中 Bezdek 引入了加权指数 m，使 Dum 的聚类准则变成 m=2 时候的特例，从数学上说 m 的出现不自然且没有必要，但如果不给以虑属度乘以权值，那么从硬聚类准则函数到软聚类目标函数的推广准则是无效的，参数 m 又称为平滑因子，控制着模式早模糊类间的分享程度，因此，要实现模糊 c 聚类就要选择一适合的 m，然而最佳的 m 的选取目前
36、还缺乏理论，监管存在一些经验值或经验范围，但没有面向问题的优选方法，也缺少参数 m 的有效性评价准则模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅2） 尽管模糊聚类是一种无监督的分类，但现在的聚类算法却=需要应用聚类原型的先验条件，否则算法会产生误导，从未破坏算法的无监
37、督性和自动化。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅3） 因为模糊聚类目标是非凸的，而模糊 C 均值聚类算法的计算过程又是迭代爬山，一次很容易陷入局部极值点，从而得不到最优解或满意解，同时，大数据量下算法耗时也是困扰人们的一大难题，这 2个问题目前还不能得到全面
38、的解决。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅4） FCM 类型的聚类算法属于划份方法，对于 1 组给定的样本集，不管数据中有无聚类结构，也不问分类结果是否有效，总把数据划分到C 个子类中，换言之，现有的聚类分析与聚类趋势，以及有效分析是隔离的分离得。模糊 C
39、均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅5） FCM 的聚类算法是针对特征空间中的点集设计的，对于特殊类型的数据，比如在样本每维特征的赋值不是一个数，而是一个区间。集合和模糊数时，FCM 类型的算法无法直接处理模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的
40、实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅模糊 C 均值聚类算法存在上述缺点，改进的算法正确率能达到更高。Fcm 算法在处理小数据集的时候是有效的，但随着数据容量和维数的增加，迭代步骤会显著增加，而且在迭代的每一步都要对整个数据集进行操作，无法满足数据挖掘时的需要。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的
41、实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅改进算法的思想是首先采用随机抽样的办法，从数据集中选取多个样本，对每个样本应用 FCM 算法，将得到的结果作为初始群体，然后再利用遗传算法对聚类结果进行优化，选取其中的最优解做为问题的输出，由于采样技术显著的压缩了问题的规模，而遗传又可以对结果进行全局最优化处理，因此在时间性能和聚类质量
42、上都能获得较满意的结果。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅遗传算法是美国 Michigon 大学的 John Holland 研究机器学习时创立的一种新型的优化算法，它的主要优点是：遗传算法是从一系列点的群体开始搜索而不是从单个样本点进行搜索，遗传算法利用适
43、应值的相关信息，无需连续可导或其他辅助信息，遗传算法利用转移概率规则，而非确定性规则进行迭代，遗传算法搜索过程中，以对群体进行分化以实现并行运算，遗传算法经过遗传变异和杂交算子的作用，以保证算法以概率 1 收敛到全局最优解具有较好的全局特性，其次遗传算法占用计算机的内存小，尤其适用计算复杂的非线性问题。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐
44、椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅遗传算法的设计部分模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅（1） 种群中个体的确定模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的
45、一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅聚类的关键问题是聚类中心的确定，因此可以选取聚类中心作为种群的个体，由于共有 C 个聚类中心，而每个聚类中心是一个 S 维的实数向量，因此每个个体的初始值是一个 c*s 维的市属向量。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，
46、在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅（2） 编码模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石
47、郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅常用的编码方式有二进制与实数编码，由于二进制编码的方式搜索能力最强，且交叉变异操作简单高效，因此采用二进制的编码方式，同时防止在进行交叉操作时对优良个体造成较大的破坏，在二进制编码的方式中采用格雷码的编码形式。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲
48、政炮奥梅每个染色体含 c*s 个基因链，每个基因链代表一维的数据，由于原始数据中各个属性的取值可能相差很大，因此需首先对数据进行交换以统一基因链的长度，可以有以下两种变换方式。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅1 扫描整个数据集，确定每维数据的取值范围，然后
49、将其变换到同一量级，在保留一定有效位的基础上取整，根据有效位的个数动态的计算出基因链的长度。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅2 对数据进行正规化处理，即将各维数据都变换到相同的区间，可以算出此时的基因链长度为 10。模糊 C 均值聚类算法的 C+实现代码 模糊 C 均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把一个没有类别标记的样本按照某种准则划分献蹿鹊骑粕它玉瘤拟豺津真措硫果醉坡秤潞诞牧趣再坐椰楞织诀擅妙吾秦另酪析赂器峻乎醒刑碍苹忧庄萤尉绢微仟诽跟石郸心舒讫熬怂悲政炮奥梅（3） 适应度函数模糊 C 均值聚类算法的 C+实现
