详细阐述了模糊C均值(FCM)聚类算法的理论和实施步骤,并使用Matlab演示了FCM在数据挖掘中的应用。
基于模糊C均值算法的数据聚类分析及Matlab实现
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K均值聚类:* 距离计算方法:默认采用欧式距离(sqeuclidean),可选用曼哈顿距离(cityblock)、余弦距离(cosine)、相关系数距离(correlation)以及汉明距离(hamming,仅适用于二分类变量)。* 可选参数:'Streams'和'UseSubstreams',用于设置数据流,需重新设置数据。* 输出结果:* 各变量的簇心位置;* 簇内点到质心距离之和;* 各点在不同距离计算方法下到质心的距离;* 基于不同距离计算方法的聚类结果;* silhouette系数用于评估聚类合理性。
模糊C均值聚类:* 输出结果:* 聚类结果;* 各变量的簇心位置。
结果可视化:* 聚类图* 识别图* 三维分布图* 树状图* 平铺图
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