python 中如何調用FCM算法

以下代碼調試通過：

10年積累的成都網站設計、網站建設經驗，可以快速應對客戶對網站的新想法和需求。提供各種問題對應的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網絡服務。我雖然不認識你，你也不認識我。但先網站制作后付款的網站建設流程，更有沾化免費網站建設讓你可以放心的選擇與我們合作。

1234567class?LuciaClass:??#?定義類????def?luciaprint(self,?text):??#?類里面的方法????????print('\n',?text)??#?方法就是輸出?text??x?=?LuciaClass()??#?方法的實例?xx.luciaprint('today?is?a?bad?day?~~~')??#?實例調用類方法

運行效果：

模糊C均值聚類算法（FCM）

【嵌牛導讀】FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進，普通C均值算法對于數據的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分。

【嵌牛提問】FCM有什么用？

【嵌牛鼻子】模糊C均值聚類算法

【嵌牛正文】

聚類分析是多元統(tǒng)計分析的一種，也是無監(jiān)督模式識別的一個重要分支，在模式分類、圖像處理和模糊規(guī)則處理等眾多領域中獲得最廣泛的應用。它把一個沒有類別標記的樣本按照某種準則劃分為若干子集，使相似的樣本盡可能歸于一類，而把不相似的樣本劃分到不同的類中。硬聚類把每個待識別的對象嚴格的劃分某類中，具有非此即彼的性質，而模糊聚類建立了樣本對類別的不確定描述，更能客觀的反應客觀世界，從而成為聚類分析的主流。

模糊聚類算法是一種基于函數最優(yōu)方法的聚類算法，使用微積分計算技術求最優(yōu)代價函數，在基于概率算法的聚類方法中將使用概率密度函數，為此要假定合適的模型，模糊聚類算法的向量可以同時屬于多個聚類，從而擺脫上述問題。 模糊聚類分析算法大致可分為三類：

1）分類數不定，根據不同要求對事物進行動態(tài)聚類，此類方法是基于模糊等價矩陣聚類的，稱為模糊等價矩陣動態(tài)聚類分析法。

2）分類數給定，尋找出對事物的最佳分析方案，此類方法是基于目標函數聚類的，稱為模糊C 均值聚類。

3）在攝動有意義的情況下，根據模糊相似矩陣聚類，此類方法稱為基于攝動的模糊聚類分析法。

我所學習的是模糊C 均值聚類算法，要學習模糊C 均值聚類算法要先了解慮屬度的含義，隸屬度函數是表示一個對象x 隸屬于集合A 的程度的函數，通常記做μA (x)，其自變量范圍是所有可能屬于集合A 的對象（即集合A 所在空間中的所有點），取值范圍是[0,1]，即0=μA (x)=1。μA (x)=1表示x 完全隸屬于集合A ，相當于傳統(tǒng)集合概念上的x ∈A 。一個定義在空間X={x}上的隸屬度函數就定義了一個模糊集合A ，或者叫定義在論域X={x}上的模糊子集A 。對于有限個對象x 1，x 2，……，x n 模糊集合A 可以表示為：A ={(μA (x i ), x i ) |x i ∈X } (6.1)

有了模糊集合的概念，一個元素隸屬于模糊集合就不是硬性的了，在聚類的問題中，可以把聚類生成的簇看成模糊集合，因此，每個樣本點隸屬于簇的隸屬度就是[0，1]區(qū)間里面的值。

FCM 算法需要兩個參數一個是聚類數目C ，另一個是參數m 。一般來講C 要遠遠小于聚類樣本的總個數，同時要保證C1。對于m ，它是一個控制算法的柔性的參數，如果m 過大，則聚類效果會很次，而如果m 過小則算法會接近HCM 聚類算法。算法的輸出是C 個聚類中心點向量和C*N的一個模糊劃分矩陣，這個矩陣表示的是每個樣本點屬于每個類的隸屬度。根據這個劃分矩陣按照模糊集合中的最大隸屬原則就能夠確定每個樣本點歸為哪個類。聚類中心表示的是每個類的平均特征，可以認為是這個類的代表點。從算法的推導過程中我們不難看出，算法對于滿足正態(tài)分布的數據聚類效果會很好。

通過實驗和算法的研究學習，不難發(fā)現FCM算法的優(yōu)缺點：

首先，模糊c 均值泛函Jm 仍是傳統(tǒng)的硬c 均值泛函J1 的自然推廣。J1 是一個應用很廣泛的聚類準則，對其在理論上的研究已經相當的完善，這就為Jm 的研究提供了良好的條件。

其次，從數學上看，Jm與Rs的希爾伯特空間結構(正交投影和均方逼近理論) 有密切的關聯，因此Jm 比其他泛函有更深厚的數學基礎。

最后，FCM 聚類算法不僅在許多鄰域獲得了非常成功的應用，而且以該算法為基礎，又提出基于其他原型的模糊聚類算法，形成了一大批FCM類型的算法，比如模糊c線( FCL) ，模糊c面(FCP) ，模糊c殼(FCS) 等聚類算法，分別實現了對呈線狀、超平面狀和“薄殼”狀結構模式子集(或聚類) 的檢測。

模糊c均值算法因設計簡單，解決問題范圍廣，易于應用計算機實現等特點受到了越來越多人的關注，并應用于各個領域。但是，自身仍存在的諸多問題，例如強烈依賴初始化數據的好壞和容易陷入局部鞍點等，仍然需要進一步的研究。

matlab中FCM函數的使用。

首先，打開matlab 這款軟件，注意其版本，這是在WIN7 64位上運行的。

2方法一，在matlab的命令窗口中輸入 type fcm; fcm是其自帶的一個函數，這樣命令窗口中就會出現該函數的相關信息

3方法二，在命令窗口中輸入 open fcm; 這樣軟件會找到其相關的M文件，也就是函數文件，其路徑，3是fcm函數在M文件中的定義

4方法三，在命令窗口中輸入 edit fcm,其效果和上述一樣

5方法四，就是你故意輸入錯，這樣軟件就會給出錯誤提示，如輸入FC，這樣軟件就會自動提示，你是不是想要輸入FCM ，按提示點3就會出現FCM正確的定義

6如下是輸入錯誤后的正確提示，這四種方法會很有用的，好好掌握！

matlab中的功能函數FCM如何使用

模糊C均值聚類算法，可將輸入的數據集data聚為指定的cluster_n類

【函數描述】

語法格式

[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);

輸入變量

data ---- n*m矩陣,表示n個樣本,每個樣本具有m維特征值

cluster_n ---- 標量,表示聚合中心數目,即類別數

options ---- 4*1列向量，其中

options(1): 隸屬度矩陣U的指數，1(缺省值: 2.0)

options(2): 最大迭代次數(缺省值: 100)

options(3): 隸屬度最小變化量,迭代終止條件(缺省值: 1e-5)

options(4): 每次迭代是否輸出信息標志(缺省值: 0)

輸出變量

center ---- 聚類中心

U ---- 隸屬度矩陣

obj_fcn ---- 目標函數值

在matlab中做模糊C均值聚類（fcm）算法如何體現初始隸屬度？

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。

然后在算法中不斷迭代，

最后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

然后選擇最大的那個就是，它就屬于那一類。

matlab如何調用fcm函數處理一副圖像。 不是查看fcm函數，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');

新聞標題：fcm的python函數 python fcntl
當前URL：http://jinyejixie.com/article24/dochije.html

成都網站建設公司_創(chuàng)新互聯，為您提供網站策劃、微信公眾號、手機網站建設、網站收錄、企業(yè)建站、定制開發(fā)

廣告

聲明：本網站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯