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fcm算法，模糊c均值聚類(lèi)算法的介紹

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-10-08 17:23:32 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

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1，模糊c均值聚類(lèi)算法的介紹
2，在matlab中做模糊C均值聚類(lèi)fcm算法如何體現(xiàn)初始隸屬度
3，F(xiàn)CM聚類(lèi)的基本思想是什么
4，matlab中FCM函數(shù)的使用
5，matlab中的功能函數(shù)FCM如何使用
6，圖像分割的特定理論

1，模糊c均值聚類(lèi)算法的介紹

模糊c-均值聚類(lèi)算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或稱(chēng)（ FCM）。在眾多模糊聚類(lèi)算法中，模糊C-均值（ FCM）算法應(yīng)用最廣泛且較成功，它通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)所有類(lèi)中心的隸屬度，從而決定樣本點(diǎn)的類(lèi)屬以達(dá)到自動(dòng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)的目的。

模糊c均值聚類(lèi)算法的介紹

2，在matlab中做模糊C均值聚類(lèi)fcm算法如何體現(xiàn)初始隸屬度

它的程序里面是用rand函數(shù)隨機(jī)初始化了一個(gè)矩陣N*c，然后對(duì)這個(gè)隨機(jī)矩陣進(jìn)行歸一化，即滿(mǎn)足一行（也可能是列記不清楚了），反正是讓它滿(mǎn)足隸屬度的每個(gè)樣本屬于所有類(lèi)隸屬度為1的條件。用這個(gè)矩陣進(jìn)行初始化，計(jì)算新的中心新的隸屬度新的中心。。。。知道滿(mǎn)足閾值。matlab里面自己有函數(shù)一招就能找到

在matlab中做模糊C均值聚類(lèi)fcm算法如何體現(xiàn)初始隸屬度

3，F(xiàn)CM聚類(lèi)的基本思想是什么

為敘述清晰，先來(lái)考慮非模糊聚類(lèi)問(wèn)題，每個(gè)樣本只屬于一個(gè)聚類(lèi)。此時(shí)，可以設(shè)置聚類(lèi)的準(zhǔn)則為各類(lèi)的類(lèi)內(nèi)平方和最小，類(lèi)內(nèi)平方和是各類(lèi)內(nèi)數(shù)據(jù)與其中心的距離平方和。顯然越小，這個(gè)中心與分類(lèi)結(jié)果越合理。在這一個(gè)準(zhǔn)則下，可以推導(dǎo)出來(lái) HCM 也就是k均值聚類(lèi)，它是硬聚類(lèi)，也可以看做硬的FCM。FCM的思路和它是基本一致的，也是一各類(lèi)的“類(lèi)內(nèi)平方和”加到一起最小維標(biāo)準(zhǔn)的，但是這個(gè)“類(lèi)內(nèi)平方和”比HCM的稍微好了一點(diǎn)，它在每個(gè)數(shù)據(jù)與中心之間的距離之前成了一個(gè)權(quán)，這個(gè)權(quán)就是隸屬度，顯然這么做更加合理，隸屬度小的距離其的作用就被抑制了，F(xiàn)CM的這個(gè)準(zhǔn)則，通常又叫做“加權(quán)誤差平方和最小化準(zhǔn)則”，前面的HCM當(dāng)然就是“誤差平方和最小化準(zhǔn)則”了。

k均值聚類(lèi)算法即是hcm（普通硬-c均值聚類(lèi)算法），它是一種硬性劃分的方法，結(jié)果要么是1要么是0，沒(méi)有其他情況，具有“非此即彼”的性質(zhì)。里面的隸屬度矩陣是u。fcm是把hcm算法推廣到模糊情形，用在模糊性的分類(lèi)問(wèn)題上，給了隸屬度一個(gè)權(quán)重。隸屬度矩陣用u的m次方表示。

不知道

FCM聚類(lèi)的基本思想是什么

4，matlab中FCM函數(shù)的使用

這是個(gè)求多項(xiàng)式的函數(shù)p=polyfit(x,y,n)有一組y，和一組x，擬合成一個(gè)一元N次多項(xiàng)式滿(mǎn)足 y=P_1*x^n+P_2*x^(n-1)++P_n*x+(P_(n+1)) 式a）比如n = 2;x = [1:10];y = [2:2:18];p = polyfit(x,y,n);% 求這個(gè)一元二次多項(xiàng)式p里包含的結(jié)果就是p(1)為式a)里的P_1,p(2)是式a)里的P_2,p(3)就是式a)P_n+1。

首先，打開(kāi)matlab 這款軟件，注意其版本，這是在WIN7 64位上運(yùn)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(gè)函數(shù)百，這樣命令窗口中就度會(huì)出現(xiàn)該函數(shù)的相關(guān)信息3方法二，在命令窗口中輸入 open fcm; 這樣軟件會(huì)找到其相關(guān)的M文件，也就是函數(shù)文件，其路徑，3是fcm函數(shù)在M文件中的定義4方法三，在命令窗口中輸入回 edit fcm,其效答果和上述一樣5方法四，就是你故意輸入錯(cuò)，這樣軟件就會(huì)給出錯(cuò)誤提示，如輸入FC，這樣軟件就會(huì)自動(dòng)提示，你是不是想要輸入FCM ，按提示點(diǎn)3就會(huì)出現(xiàn)FCM正確的定義6如下是輸入錯(cuò)誤后的正確提示，這四種方法會(huì)很有用的，好好掌握！

5，matlab中的功能函數(shù)FCM如何使用

我貼部分FCM的Matlab代碼： expo = options(1); % Exponent for U max_新的中心。知道滿(mǎn)足閾值。matlab里面自己有函數(shù)一招就能找到 ,oYXVGR

模糊C均值聚類(lèi)算法，可將輸入的數(shù)據(jù)集data聚為指定的cluster_n類(lèi)【函數(shù)描述】語(yǔ)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(gè)樣本,每個(gè)樣本具有m維特征值 cluster_n ---- 標(biāo)量,表示聚合中心數(shù)目,即類(lèi)別數(shù) options ---- 4*1列向量，其中 options(1): 隸屬度矩陣U的指數(shù)，>1(缺省值: 2.0) options(2): 最大迭代次數(shù)(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(biāo)志(缺省值: 0) 輸出變量 center ---- 聚類(lèi)中心 U ---- 隸屬度矩陣 obj_fcn ---- 目標(biāo)函數(shù)值

6，圖像分割的特定理論

圖像分割至今尚無(wú)通用的自身理論。隨著各學(xué)科許多新理論和新方法的提出，出現(xiàn)了許多與一些特定理論、方法相結(jié)合的圖像分割方法。特征空間聚類(lèi)法進(jìn)行圖像分割是將圖像空間中的像素用對(duì)應(yīng)的特征空間點(diǎn)表示，根據(jù)它們?cè)谔卣骺臻g的聚集對(duì)特征空間進(jìn)行分割，然后將它們映射回原圖像空間，得到分割結(jié)果。其中，K均值、模糊C均值聚類(lèi)(FCM)算法是最常用的聚類(lèi)算法。K均值算法先選K個(gè)初始類(lèi)均值，然后將每個(gè)像素歸入均值離它最近的類(lèi)并計(jì)算新的類(lèi)均值。迭代執(zhí)行前面的步驟直到新舊類(lèi)均值之差小于某一閾值。模糊C均值算法是在模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)上對(duì)K均值算法的推廣，是通過(guò)最優(yōu)化一個(gè)模糊目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)，它不像K均值聚類(lèi)那樣認(rèn)為每個(gè)點(diǎn)只能屬于某一類(lèi)，而是賦予每個(gè)點(diǎn)一個(gè)對(duì)各類(lèi)的隸屬度，用隸屬度更好地描述邊緣像素亦此亦彼的特點(diǎn)，適合處理事物內(nèi)在的不確定性。利用模糊C均值(FCM)非監(jiān)督模糊聚類(lèi)標(biāo)定的特點(diǎn)進(jìn)行圖像分割，可以減少人為的干預(yù)，且較適合圖像中存在不確定性和模糊性的特點(diǎn)。FCM算法對(duì)初始參數(shù)極為敏感，有時(shí)需要人工干預(yù)參數(shù)的初始化以接近全局最優(yōu)解，提高分割速度。另外，傳統(tǒng)FCM算法沒(méi)有考慮空間信息，對(duì)噪聲和灰度不均勻敏感。模糊集理論具有描述事物不確定性的能力，適合于圖像分割問(wèn)題。1998年以來(lái)，出現(xiàn)了許多模糊分割技術(shù)，在圖像分割中的應(yīng)用日益廣泛。模糊技術(shù)在圖像分割中應(yīng)用的一個(gè)顯著特點(diǎn)就是它能和現(xiàn)有的許多圖像分割方法相結(jié)合，形成一系列的集成模糊分割技術(shù)，例如模糊聚類(lèi)、模糊閾值、模糊邊緣檢測(cè)技術(shù)等。模糊閾值技術(shù)利用不同的S型隸屬函數(shù)來(lái)定義模糊目標(biāo)，通過(guò)優(yōu)化過(guò)程最后選擇一個(gè)具有最小不確定性的S函數(shù)。用該函數(shù)增強(qiáng)目標(biāo)及屬于該目標(biāo)的像素之間的關(guān)系，這樣得到的S型函數(shù)的交叉點(diǎn)為閾值分割需要的閾值，這種方法的困難在于隸屬函數(shù)的選擇?；谀：虾瓦壿嫷姆指罘椒ㄊ且阅：龜?shù)學(xué)為基礎(chǔ)，利用隸屬圖像中由于信息不全面、不準(zhǔn)確、含糊、矛盾等造成的不確定性問(wèn)題。該方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中有廣泛的應(yīng)用，如薛景浩等人提出的一種新的基于圖像間模糊散度的閾值化算法以及它在多閾值選擇中的推廣算法，采用了模糊集合分別表達(dá)分割前后的圖像，通過(guò)最小模糊散度準(zhǔn)則來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像分割中最優(yōu)閾值的自動(dòng)提取。該算法針對(duì)圖像閾值化分割的要求構(gòu)造了一種新的模糊隸屬度函數(shù)，克服了傳統(tǒng)S函數(shù)帶寬對(duì)分割效果的影響，有很好的通用性和有效性，方案能夠快速正確地實(shí)現(xiàn)分割，且不需事先認(rèn)定分割類(lèi)數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人滿(mǎn)意。概述小波變換是2002年來(lái)得到了廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)工具，它在時(shí)域和頻域都具有良好的局部化性質(zhì)，而且小波變換具有多尺度特性，能夠在不同尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，因此在圖像處理和分析等許多方面得到應(yīng)用。小波變換的分割方法基于小波變換的閾值圖像分割方法的基本思想是首先由二進(jìn)小波變換將圖像的直方圖分解為不同層次的小波系數(shù)，然后依據(jù)給定的分割準(zhǔn)則和小波系數(shù)選擇閾值門(mén)限，最后利用閾值標(biāo)出圖像分割的區(qū)域。整個(gè)分割過(guò)程是從粗到細(xì)，有尺度變化來(lái)控制，即起始分割由粗略的L2(R)子空間上投影的直方圖來(lái)實(shí)現(xiàn)，如果分割不理想，則利用直方圖在精細(xì)的子空間上的小波系數(shù)逐步細(xì)化圖像分割。分割算法的計(jì)算饋與圖像尺寸大小呈線(xiàn)性變化。

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