首页 > K均值与C均值区别

K均值与C均值区别

    k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;

  模糊的c均值聚类算法:-------- 一种模糊聚类算法,是k均值聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则;

这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分,即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解,都有可能收敛到局部极值,模糊c均值甚至可能是鞍点。

至于c均值似乎没有这么叫的,至少从我看到文献来看是没有。

转载于:https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5053801.html

更多相关:

  • 点云PCL免费知识星球,点云论文速读。 标题:PAIRWISE LINKAGE FOR POINT CLOUD SEGMENTATION 作者:Lu, Xiaohu and Yao, Jian and Tu 星球ID:Lionheart|点云配准 欢迎各位加入免费知识星球,获取PDF论文,欢迎转发朋友圈分享快乐。 ●论文摘要...

  • SPSS聚类分析:K均值聚类分析 一、概念:(分析-分类-K均值聚类)    1、此过程使用可以处理大量个案的算法,根据选定的特征尝试对相对均一的个案组进行标识。不过,该算法要求您指定聚类的个数。如果知道,您可以指定初始聚类中心。您可以选择对个案分类的两种方法之一,要么迭代地更新聚类中心,要么只进行分类。可以保存聚类成员、距离...

  • 本文目的 最近一直在使用R进行hcluster计算,主要采用了一些R自带的距离公式和cophenetic距离验证聚类的质量。其中R自带的hclust方法不支持cosine函数,如果需要下载R的扩展,要下载许多关联的库,所以自己编写了一个简单的cosine函数,并且使用了R的proxy扩展(距离计算框架),计算向量距离。内容涉及比较多,...

  • 神经网络有各种归一化算法,BN,LN,IN,GN。 1. Batch Normalization 实现流程:对Tensor为[N, C, H, W], 把第1个样本的第1个通道,加上第2个样本的第1个通道, 加上第N个样本的第1个通道,求平均,得到通道1的均值。(注意是将累加和除以NxHxW,得到均值) 计算方差过程类似。 对于N本...

  • binary search 二分查找 half-interval search  折半查找 logarithmic search  对数搜索 sentinel 哨兵 pivot 基准数 median 中位数,中值 partition 分割 percolate 过滤 sentinel 哨兵 linear time 线性时间...

  • 《数据结构与算法分析 C语言描述》Mark Allen Weiss著,冯舜玺译,机械工业出版社。Weiss教授的经典教材三部曲之一,其中的C语言描述版本,也就是本书,被称为20世纪最重要的30本计算机教材之一。Mark Allen Weiss,1987年在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位,师从著名算法大师Robert Sedgew...

  • 实现12种不同的算法来跟踪视频和网络摄像头中的对象! 你会学到: 使用Python和OpenCV跟踪视频和网络摄像头中的对象 理解跟踪算法的基本直觉 实现12种跟踪算法 了解对象检测和对象跟踪之间的区别 要求 程序设计逻辑 基本Python编程 MP4 |视频:h264,1280×720 |音频:AAC,44.1 KHz,2...

  • 文章目录1. 算法背景2. BM(Boyer-Moore)算法2.1 坏字符规则(bad character rule)2.2 好后缀规则(good suffix shift)2.3 复杂度及完整代码3. KMP(Knuth Morris Pratt)算法3.1 好前缀 和 坏字符规则3.2 高效构建 失效函数3.3 复杂度及完整代码...

  • 文章目录前言CAP理论C consistency 一致性A availability 可用性P partition tolerance 分区容错性一致性模型弱一致性强一致性强一致性算法需要明确的问题强一致算法: 主从同步强一致性算法:多数派强一致算法:PaxosBasic PaxosMulti Paxos第一个版本:使用Propose...