• 所有问题

    • 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？

    如题所述

    举报该问题
    推荐答案   2011-10-20
    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！
    温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
    相似回答
    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?答：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...
    k-均值聚类和c-均值聚类一样吗答：不一样，K均值是严格分类，但是C均值就是模糊C他加入了自己的评判因素，比如一个人多高才算是高，还有好坏的评判，没有一定的标准。模糊C就算是模糊综合评判的样子
    图像分割的特定理论答：模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算法的推广，是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类，它不像K均值聚类那样认为每个点只能属于某一类，而是赋予每个点一个对各类的隶属度，用隶属度更好地描述边缘像素亦此亦彼的特点，适合处理事物内在的不确定性。利用模糊C均值(FCM)非监督模糊聚类标定的特点进行...
    图像分割基于特定理论的分割方法答：K均值和模糊C均值（FCM）是常用的聚类算法，K均值以初始类均值划分像素，而FCM利用模糊数学处理边缘像素的模糊性，减少了人为干预，适应图像中的不确定性。然而，FCM算法对初始参数敏感，有时需要人工调整以求得全局最优，这可能影响分割速度。此外，传统FCM忽视了空间信息，容易受噪声和灰度不均匀的影响。...
    Matlab FCM聚类和kmeans聚类有什么区别答：K均值聚类算法即是HCM（普通硬-C均值聚类算法），它是一种硬性划分的方法，结果要么是1要么是0，没有其他情况，具有“非此即彼”的性质。里面的隶属度矩阵是U。FCM是把HCM算法推广到模糊情形，用在模糊性的分类问题上，给了隶属度一个权重。隶属度矩阵用U的m次方表示。
    模糊聚类分析答：模糊聚类分析的基本思想是通过优化目标函数来求得每个样本对各个聚类中心的隶属度，使得同一聚类中的样本尽可能相似，而不同聚类中的样本尽可能不同。常用的模糊聚类算法有模糊C-均值聚类（FCM）和模糊ISODATA等。这些算法通过迭代优化目标函数，不断调整样本的隶属度和聚类中心，直到满足收敛条件为止。举个...
    【数据分析基础】聚类分析答：标准化：聚类算法是根据距离进行判断类别，因此一般需要在聚类之前进行标准化处理，SPSSAU默认是选中进行标准化处理。数据标准化之后，数据的相对大小意义还在（比如数字越大GDP越高），但是实际意义消失了。保存类别：分析选择保存‘保存类别’，SPSSAU会生成新标题用于标识，也可以右上角“我的数据”处查看到...
    大家正在搜
    K均值聚类算法的实验原理K均值聚类法怎么计算类间距离系统聚类与K均值聚类异同处K均值法与系统聚类法的异同K均值聚类法的基本思想和方法K均值聚类算法K均值聚类算法实现K均值算法聚类结果优化K均值聚类算法的MATLAB实现
    相关问题
    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均值聚类与C均值聚类在图像分割上有何区别
    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...
    K均值聚类分析的原理
    k-均值聚类和c-均值聚类一样吗
    K均值聚类法和系统聚类法有什么区别，这两种聚类方法的适用条件...
    层次聚类与K均值聚类有何不同？