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');
matlab中的功能函数FCM如何使用?
模糊C均值聚类算法，可将输入的数据集data聚为指定的cluster_n类\\x0d\\x0a\\x0d\\x0a【函数描述】 \\x0d\\x0a语法格式 \\x0d\\x0a[center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)\\x0d\\x0a\\x0d\\x0a用法： \\x0d\\x0a1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,opt...
Matlab图像分割IFCM直觉模糊C均值聚类【详细解析】
模糊C均值（FCM）算法，作为模糊聚类的瑰宝，于1973年被J.C. Bezdek引入，其通过优化目标函数，赋予每个样本点对每个类中心的隶属度，实现了数据的自动分类。FCM的创新之处在于它引入了连续隶属度，考虑了样本间的模糊边界，对重叠数据集的处理得心应手，且算法复杂度低，便于实现。然而，FCM并非完美无瑕...
还真有用过-模糊c-means聚类
模糊C-均值聚类，一种在数据分析中常用的软划分聚类方法，其核心在于通过优化目标函数，为每个数据点赋予在不同簇心下的隶属度，类似于赋予每个样本点属于多个簇的可能性。这种方法特别适用于处理组间存在重叠的数据集，与硬划分的K-means不同，它能反映现实中模糊的分类情况。其优点包括：在处理有重叠的...
mfuzz的意义
mfuzz能够识别表达谱的潜在时间序列模式，并将相似模式的基因聚类，以帮助我们了解基因的动态模式和它们功能的联系。Mfuzz的核心算法是模糊c均值聚类分析，用于识别相似的基因表达谱。此外，Mfuzz提供了绘图功能，除了实现基因表达谱的聚类外，还能绘制时间序列，清晰地为我们呈现基因表达的动力学特征。
matlab中的fcm算法中的u矩阵怎么初始化
模糊C均值聚类算法，可将输入的数据集data聚为指定的cluster_n类 【函数描述】语法格式 [center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)用法：1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,options);2. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster);
模糊c-均值聚类算法的介绍
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分类的目的。
如何在WEKA中添加自己的算法
1. 编写新算法，所编写的新算法必须符合Weka 的接口标准。在此以从Weka中文站上下载的一个算法（模糊C均值聚类算法：FuzzyCMeans）的添加为例说明其具体过程。2. 由于FuzzyCMeans是聚类算法，所以直接将FuzzyCMeans.java 源程序考到 weka.clusterers 包下 3. 再修改weka.gui.GenericObjectEditor...
k均值聚类、模糊的c均值聚类算法
模糊聚类算法的代表是模糊的c均值聚类(FCM)。此算法允许每个对象和每个簇间存在隶属关系的权值，表示对象属于该簇的程度。权值在0到1之间，非概率性设置使得其适用于难以明确划分簇的数据集。算法通过调整对象与簇的隶属度，使类内加权误差平方和最小化。K-means算法在处理数据集时，以硬聚类形式将数据...
三分钟搞懂模糊聚类(Fuzzy Clustering Mean ,FCM)
模糊C均值算法（FCM）的目标函数为：模糊参数m ＞ 1决定聚类模糊度，大多数情况下m = 2。当目标函数达到最小值时，结果最优。聚类中心的计算基于隶属度。模糊聚类问题转换为有约束条件的最小值问题，其最优值的求解需通过迭代过程获得。终止迭代条件为U( t) － U( t － 1) <[公式]或达到预设...
使用K-Means 算法进行聚类分析程序
\/*算法描述:C-Fuzzy均值聚类算法采用的是给定类的个数K,将N个元素(对象)分配到K个类中去使得类内对象之间的相似性最大,而类之间的相似性最小 *\/ \/\/函数声明部分 void InitData();void InitCenter();void CreateRandomArray(int n,int k,int *centerIndex);void CopyCenter();void Update...
