模糊K-均值算法及其matlab實現

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2、算法詳解：

模糊K-均值算法由K-均值算法派生而來。K-均值算法在聚類過程中，每次得到的結果雖然不一定是預期的結果，但類別之間的邊界是明確的，聚類中心根據各類當前具有的樣本進行修改。模糊K-均值算法在聚類過程中，每次得到的類別邊界仍是模糊的，每類聚類中心的修改都需要用到所有樣本，此外聚類準則也體現了模糊性。

模糊K-均值算法聚類的結果仍是模糊集合，但是如果實際問題希望有一個明確的界限，也可以對結果進行去模糊化，通過一定的規則將模糊聚類轉化為確定性分類。

模糊K-均值算法基本思想是首先設定一些類及每個樣本對各類的隸屬度； 然后通過迭代，不斷調整隸屬度至收斂。收斂條件是隸屬度的變化量小于規定的閾值。具體步驟如下：
(1) 確定模式類數K，，N為樣本個數。
(2) 根據先驗知識

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【老生谈算法】matlab实现模糊K-均值算法——均值算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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