特征加权模糊C均值聚类
时间: 2023-07-21 08:55:59 浏览: 42
特征加权模糊C均值聚类是一种聚类算法,它在传统的C均值聚类的基础上加入了模糊性和特征加权的思想。在该算法中,每个数据点都被赋予一个隶属度,表示它属于某个簇的可能性,而不是像传统的C均值聚类那样只属于一个簇。同时,该算法考虑了不同特征之间的权重,使得在聚类时更加准确。该算法可以应用于数据挖掘、模式识别、图像处理等领域。
相关问题
点密度加权模糊C均值聚类 Python代码
以下是点密度加权模糊C均值聚类的Python代码实现:
```python
import numpy as np
def distance(p1, p2):
return np.sqrt(np.sum(np.square(p1 - p2)))
def update_centers(X, U, m):
C = []
for j in range(m):
numerator = 0
denominator = 0
for i in range(len(X)):
numerator += (U[i][j] ** 2) * X[i]
denominator += U[i][j] ** 2
C.append(numerator / denominator)
return C
def update_memberships(X, C, m, p):
U = np.zeros((len(X), m))
for i in range(len(X)):
for j in range(m):
dist = distance(X[i], C[j])
if dist == 0:
U[i][j] = 1
else:
numerator = dist ** (2 / (p - 1))
denominator = 0
for k in range(m):
denominator += (distance(X[i], C[k]) ** (2 / (p - 1)))
U[i][j] = 1 / (numerator / denominator)
return U
def density_weights(X):
D = []
for i in range(len(X)):
density = 0
for j in range(len(X)):
if i != j:
density += 1 / distance(X[i], X[j])
D.append(density)
return D
def pdw_fcm(X, m, p, max_iter=100, error=1e-5):
D = density_weights(X)
U = np.random.rand(len(X), m)
U = U / np.sum(U, axis=1)[:, None]
err = 1e10
iter = 0
while err > error and iter < max_iter:
C = update_centers(X, U, m)
U_new = update_memberships(X, C, m, p)
D_new = density_weights(X)
U_new = U_new * (D_new / D)[:, None]
U_new = U_new / np.sum(U_new, axis=1)[:, None]
err = np.linalg.norm(U_new - U)
U = U_new
iter += 1
return U, C
```
其中,`X`是数据点的集合,`m`是聚类的个数,`p`是模糊指数,`max_iter`是最大迭代次数,`error`是聚类误差。函数返回聚类结果的隶属度矩阵`U`和聚类中心`C`。
数据插补使用模糊c均值聚类matlab代码
数据插补是指通过已有的数据集来预测或估计缺失的数据值。模糊c均值聚类是一种经典的聚类算法,它能够将数据点划分为不同的模糊簇,每个数据点都具有一定的隶属度。下面是一个使用模糊c均值聚类对数据进行插补的Matlab代码示例:
```matlab
% 导入数据集
data = [1, 2, NaN, 4, 5, 6, 7, NaN, 9, 10];
% 将NaN值替换为0来进行聚类
data(isnan(data)) = 0;
% 设置聚类的参数
c = 2; % 聚类的簇数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛阈值
% 使用fcm函数进行模糊c均值聚类
[center, U] = fcm(data, c, [2.0, 100, tol]);
% 对缺失值进行插补
for i = 1:length(data)
if data(i) == 0
% 计算数据点对每个簇的隶属度
u = U(:, i);
% 通过隶属度加权平均计算插补值
data(i) = sum(u .* center') / sum(u);
end
end
% 输出插补后的数据
disp(data);
```
在以上示例代码中,我们首先导入数据集,然后将其中的缺失值NaN替换为0,接着设置了模糊c均值聚类的参数。通过调用Matlab中的`fcm`函数进行聚类,得到每个数据点对应的隶属度矩阵U和聚类中心center。然后,我们遍历数据集,对缺失值进行插补,计算数据点对各个簇的隶属度,并通过加权平均的方式计算插补值。最后,输出插补后的数据集。