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

如题所述

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第1个回答 2013-05-04

最近找了许多资料，搜索了好久，没发现有区别。。结果都说他们是一回事。。matlab帮助--统计工具箱--Multivariate Statistics--clusteranalysis，里面是实例，K-mean和c-mean是一回事

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...c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别答：最近找了许多资料，搜索了好久，没发现有区别。。结果都说他们是一回事。。matlab帮助--统计工具箱--Multivariate Statistics--clusteranalysis，里面是实例，K-mean和c-mean是一回事

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?答：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！

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：其中，K均值、模糊C均值聚类(FCM)算法是最常用的聚类算法。K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。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...

什么是k均值聚类算法?答：两者区别如下：一、指代不同 1、K均值聚类法：是一种迭代求解的聚类分析算法。2、系统聚类法：又叫分层聚类法，聚类分析的一种方法。二、步骤不同 1、K均值聚类法：步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。2、...

k均值聚类算法答：k均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。k均值聚类算法的优缺点 1、优点原理比较简单，实现也是很容易，收敛速度快；聚类效果较优，算法的可解释...

k-均值聚类算法优缺点是什么?答：1、优点 k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法，算法简单、快速。对处理大数据集，该算法是相对可伸缩的和高效率的，因为它的复杂度大约是O(nkt) O(nkt)O(nkt)，其中n是所有对象的数目，k是簇的数目，t是迭代的次数。通常k<<n。这个算法经常以局部最优结束。算法尝试找出使平方误差函数值最小...

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