模糊c聚类算法

1. 模糊c均值聚类中的隶属度是什么意思

模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。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属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行

2. k-均值聚类和c-均值聚类一样吗

k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；
模糊的c均值聚类算法：--------
一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0
1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；
这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。
至于c均值似乎没有这么叫的，至少从我看到文献来看是没有。不必纠结于名称。如果你看的是某本模式识别的书，可能它想表达的意思就是k均值。
实际上k-means这个单词最先是好像在1965年的一篇文献提出来的，后来很多人把这种聚类叫做k均值。但是实际上十多年前就有了类似的算法，但是名字不一样，k均值的历史相当的复杂，在若干不同的领域都被单独提出。追寻算法的名称与历史没什么意义，明白具体的实现方法就好了。

3. 模糊C均值聚类算法研究

网页优化策略的模糊C均值(FCM)聚类算法研究

王玉龙 叶新铭 李秀华

摘 要：在对Web站点进行优化时,为了降低成本,往往需要在不改变硬件和网络配置的情况下提高网站的性能.此时,对构成网站的网页的修改就成为提高站点性能的主要途径.对网页的访问速度的测量已有很多成熟的方法,但是如何根据测试的结果指定合理的优化策略,却鲜有论述.本文使用FCM算法对测试结果和网站日志进行聚类分析,从而得到一个良好的优化策略.
关键词：Web;优化;模糊C均值(FCM);聚类算法

Research on Fuzzy C-means Clustering Algorithm in Web Page Optimization Strategy

WANG Yu-Long YE Xin-Ming LI Xiu-Hua

基金项目：国家自然基金项目(60263002),内蒙古科技攻关项目(2002061002).
作者简介：王玉龙 内蒙古大学计算机学院研究生.
作者简介：叶新铭 内蒙古大学计算机学院教授.
作者简介：李秀华 内蒙古大学计算机学院研究生.
作者单位：王玉龙（内蒙古大学计算机学院,呼和浩特,010021）
叶新铭（内蒙古大学计算机学院,呼和浩特,010021）
李秀华（内蒙古大学计算机学院,呼和浩特,010021）

参考文献：

[1]An application of fuzzy clustering in group-positioning analysis [J]. Proc Natl Sci,Counc ROC(C) , 2000 ,10(2) :157～167
[2]Michalopoulos M,D ounias G D, Thomaidis N T. Decision making using fuzzy C-means and inctive machine learning for managing bank branches performance [EB/OL]. http:‖citeseer. nj. nec.com/458829. html, 2002
[3]Xie X, Beni G. A validity measure for fuzzy clustering [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1991,13(8):814～847
[4]Pal N R, Bezedek C. On cluster validity for the fuzzy c-Means model. IEEE Trans, 1995,3: 370～379
[5]Xie X L, Beni G. A validity measure for fuzzy clustering. IEEE Trans, 1991,13(8): 841～847
[6]于剑,程乾生.模糊聚类方法中的最佳聚类数的搜索范围[J].中国科学(E辑),2002,32(2):274～280

出版日期：2005年10月25日

4. 谁有模糊c均值聚类算法的代码

模糊c均值聚类
函数： fcm
格式： [center,U,obj_fcn] = fcm(data,cluster_n)
举例如下所示：
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');

5. 模糊c-均值聚类算法的FCM 算法简介

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。

6. k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别

k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；
模糊的c均值聚类算法：-------- 一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；
这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。
至于c均值似乎没有这么叫的，至少从我看到文献来看是没有。不必纠结于名称。如果你看的是某本模式识别的书，可能它想表达的意思就是k均值。
实际上k-means这个单词最先是好像在1965年的一篇文献提出来的，后来很多人把这种聚类叫做k均值。但是实际上十多年前就有了类似的算法，但是名字不一样，k均值的历史相当的复杂，在若干不同的领域都被单独提出。追寻算法的名称与历史没什么意义，明白具体的实现方法就好了。

7. 怎么利用模糊C均值聚类实现图像分割啊具体代码

k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[01]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。至于c均值似乎没有这么叫的，至少从我看到文献来看是没有。不必纠结于名称。如果你看的是某本模式识别的书，可能它想表达的意思就是k均值。实际上k-means这个单词最先是好像在1965年的一篇文献提出来的，后来很多人把这种聚类叫做k均值。但是实际上十多年前就有了类似的算法，但是名字不一样，k均值的历史相当的复杂，在若干不同的领域都被单独提出。追寻算法的名称与历史没什么意义，明白具体的实现方法就好了。

8. k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别是什么

k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；
模糊的c均值聚类算法：-------- 一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；
这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。
至于c均值似乎没有这么叫的，至少从我看到文献来看是没有。不必纠结于名称。如果你看的是某本模式识别的书，可能它想表达的意思就是k均值。
实际上k-means这个单词最先是好像在1965年的一篇文献提出来的，后来很多人把这种聚类叫做k均值。但是实际上十多年前就有了类似的算法，但是名字不一样，k均值的历史相当的复杂，在若干不同的领域都被单独提出。追寻算法的名称与历史没什么意义，明白具体的实现方法就好了。

9. 在matlab中做模糊C均值聚类（fcm）算法如何体现初始隶属度

它的程序里面是用rand函数随机初始化了一个矩阵N*c，然后对这个随机矩阵进行归一化，即满足一行（也可能是列记不清楚了），反正是让它满足隶属度的每个样本属于所有类隶属度为1的条件。用这个矩阵进行初始化，计算新的中心 新的隶属度 新的中心。。。。 知道满足阈值。matlab里面自己有函数一招就能找到

10. K均值聚类算法与模糊C均值聚类算法在原理和处理步骤上有什么区别

K均值聚类是随机选取聚类中心，但是算法最终不一定会收敛到最优解，这与初值的选取有关，模糊C均值聚类:我觉得是在K均值的基础上，人为的加入了隶属度这个概念，通过每步迭代得到每个模式的隶属度，最后根据隶属度的大小进行分类！