课程设计报告设计题目: FCM聚类算法 学 院: 电子工程学院 专 业: 智能科学与技术 班 级: 学 号: 姓 名: 电子邮件: 日 期: 2011 年 12 月
FCM聚类算法介绍FCM算法是一种基于划分的聚类算法它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大而不同簇之间的相似度最小模糊C均值算法是普通C均值算法的改进普通C均值算法对于数据的划分是硬性的而FCM则是一种柔性的模糊划分在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识模糊集基本知识[21]首先说明隶属度函数的概念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μA(x)其
模糊c均值聚类 FCM算法的MATLAB代码 我做毕业论文时需要模糊C-均值聚类找了好长时间才找到这个分享给大家:FCM算法的两种迭代形式的MATLAB代码写于下也许有的同学会用得着:m文件17:function [UPDistCluster_ResObj_iter]=fuzzycm(DataCplotflagMepsm) 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代 [
Q型聚类分析最短距离法:clccleara=[1011324325][mn]=size(a)d=zeros(m)for i=1:mfor j=i1:md(ij)=mandist(a(i:)a(j:))求第一个矩阵的行向量与第二个矩阵的列向量之间对应的绝对值距离endenddnd=nonzeros(d) 去掉d中的零元素非零元素按列排列nd=union(ndnd) 去掉重复的非零元素for i=1:
聚类算法综述: 谢天娇 学校: 北京邮电大学 学院: 计算机学院 2014 年 5 月 30 日摘要聚类算法又称群集分析常用于将大量数据按照一定规则分为不同类别其与分类算法的差异在于聚类算法可在非监督模式下处理数据不需要人为输入数据标签聚类算法发展至今约有六十余年其
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 聚类算法简介什么是聚类聚类就是对大量未知标注的数据集按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小为什么需要聚类对相似的文档或超链接进行聚类由于类别数远小于文档数能够加快用户寻找相关信息的速度聚类图示聚类中没
1引言数据挖掘:指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。它是人工智能和数据库发展相结合的产物,是国际上数据库和信息决策系统最前沿的研究方向之一。数据挖掘主要的算法有分类模式、关联规则、决策树、序列模式、聚类模式分析、神经网络算法等等。聚类是数据挖掘中的一个非常重要的研究课题,广泛应用于各个领域,它对未知数能达到合理的效果。研究和运用聚类是完成数据挖掘任务的重
聚类算法的应用聚类主要应用于模式识别中的语音识别字符识别等机器学习中的聚类算法应用于图像分割和机器视觉图像处理中聚类用于数据压缩和信息检索.聚类的另一个主要应用是数据挖掘(多关系数据挖掘)时空数据库应用(GIS等)序列和异类数据分析等聚类分析对生物学心理学考古学地质学地理学以及市场营销等研究也都有重要作用典型的聚类过程主要包括数据(或称之为样本或模式)准备特
k均值算法是模式识别的聚分类问题这是用C实现其算法以下是程序源代码:using Systemusing using using using using namespace KMean_win{ ?? Form1 的摘要说明 public class Form1 : .Form { 必需的设计器变量 private .Contai
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