fuzzy_train_data, _ = cmeans_predict(train_data.iloc[:, :-1].values.T, cntr, 2, error=0.005, maxiter=1000)什么意思
时间: 2023-06-13 15:04:57 浏览: 142
FCM.rar_c-means matlab_clustering_fuzzy c means matlab
这段代码使用了模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering)算法对数据进行聚类。具体解释如下:
- `train_data`是一个DataFrame,其中包含了待聚类的数据,`iloc[:, :-1]`表示选取所有列除了最后一列,因为最后一列通常是数据的标签,不参与聚类。
- `values`属性将DataFrame转换为numpy数组,`.T`表示对数组进行转置,这是因为模糊C均值聚类算法要求数据的格式为n_samples × n_features。
- `cntr`是一个初始的聚类中心数组,可以使用KMeans算法等其他聚类算法得到。
- `2`表示聚类的个数。
- `error=0.005`表示模糊C均值聚类算法的停止条件之一,当聚类中心的移动距离小于该值时,算法停止迭代。
- `maxiter=1000`表示算法的最大迭代次数。
- `fuzzy_train_data, _`表示对数据聚类后得到的模糊聚类结果,其中`fuzzy_train_data`是一个n_clusters × n_samples的矩阵,每一行表示一个聚类中心与每个样本之间的相似度,`_`是一个不需要的变量,表示该函数返回的第二个值。
需要注意的是,模糊C均值聚类算法和KMeans算法的不同之处在于模糊C均值聚类算法中每个样本点不是被硬性划分到某个类别中,而是被模糊地划分到各个类别中,因此每个样本点都会对各个聚类中心产生一定的影响,且聚类中心也不是离样本点最近的点,而是根据各样本点对它的影响程度来计算的。
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