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fcm演算法

發布時間: 2022-01-15 22:34:08

A. python 中如何調用FCM演算法

以下代碼調試通過:

1234567classLuciaClass:#定義類defluciaprint(self,text):#類裡面的方法print(' ',text)#方法就是輸出textx=LuciaClass()#方法的實例xx.luciaprint('todayisabadday~~~')#實例調用類方法

運行效果:

B. k-means演算法和fcm演算法有什麼不同

K均值聚類演算法即是HCM(普通硬-C均值聚類演算法),它是一種硬性劃分的方法,結果要麼是1要麼是0,沒有其他情況,具有「非此即彼」的性質。裡面的隸屬度矩陣是U。 FCM是把HCM演算法推廣到模糊情形,用在模糊性的分類問題上,給了隸屬度一個權重。

C. 求:FCM,PCM聚類演算法MATLAB程序

function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data)
[data_n,in_n] = size(data);
m= 2; % Exponent for U
max_iter = 100; % Max. iteration
min_impro =1e-5; % Min. improvement
c=3;
[center, U, obj_fcn] = fcm(data, c);
for i=1:max_iter
if F(U)>0.98
break;
else
w_new=eye(in_n,in_n);
center1=sum(center)/c;
a=center1(1)./center1;
deta=center-center1(ones(c,1),:);
w=sqrt(sum(deta.^2)).*a;
for j=1:in_n
w_new(j,j)=w(j);
end
data1=data*w_new;
[center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c);
center=center./w(ones(c,1),:);
obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2);
end
end
display(i);
result=zeros(1,data_n);U_=max(U);
for i=1:data_n
for j=1:c
if U(j,i)==U_(i)
result(i)=j;continue;
end
end
end

D. matlab如何調用fcm函數處理一副圖像。 不是查看fcm函數,演算法我已經了解了,我只是不知道

data = rand(100, 2);
[center,U,obj_fcn] = fcm(data, 2);
plot(data(:,1), data(:,2),'o');
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2, :) == maxU);
line(data(index1,1),data(index1, 2),'linestyle','none',...
'marker','*','color','g');
line(data(index2,1),data(index2, 2),'linestyle','none',...
'marker', '*','color','r');

E. 誰有FCM演算法的源程序,謝謝!

我貼部分FCM的Matlab代碼:
expo = options(1); % Exponent for U
max_iter = options(2); % Max. iteration
min_impro = options(3); % Min. improvement
display = options(4); % Display info or not

obj_fcn = zeros(max_iter, 1); % Array for objective function

U = initfcm(cluster_n, data_n); % Initial fuzzy partition
% Main loop
for i = 1:max_iter,
[U, center, obj_fcn(i)] = stepfcm(data, U, cluster_n, expo);
if display,
fprintf('Iteration count = %d, obj. fcn = %f\n', i, obj_fcn(i));
end
% check termination condition
if i > 1,
if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro, break; end,
end
end

其中
U = initfcm(cluster_n, data_n); % Initial fuzzy partition

這個就是初始化劃分矩陣,隨機產生一個隸屬度矩陣,

代碼如下:
U = rand(cluster_n, data_n);
col_sum = sum(U);
U = U./col_sum(ones(cluster_n, 1), :);

上面就是它初始化的一個隸屬度矩陣,
cluster_n行,data_n列。
即一列中從上到下表示每個樣本隸屬與每一類的隸屬度。
然後在演算法中不斷迭代,
最後得到的還是如此大的一個矩陣,代表每個樣本隸屬與每一類的隸屬度
然後選擇最大的那個就是,它就屬於那一類。

F. 有人會使用FCM演算法嗎

function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data)
[data_n,in_n] = size(data);
m= 2; % Exponent for U
max_iter = 100; % Max. iteration
min_impro =1e-5; % Min. improvement
c=3;
[center, U, obj_fcn] = fcm(data, c);
for i=1:max_iter
if F(U)>0.98
break;
else
w_new=eye(in_n,in_n);
center1=sum(center)/c;
a=center1(1)./center1;
deta=center-center1(ones(c,1),:);
w=sqrt(sum(deta.^2)).*a;
for j=1:in_n
w_new(j,j)=w(j);
end
data1=data*w_new;
[center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c);
center=center./w(ones(c,1),:);
obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2);
end
end
display(i);
result=zeros(1,data_n);U_=max(U);
for i=1:data_n
for j=1:c
if U(j,i)==U_(i)
result(i)=j;continue;
end
end
end

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