模糊C-均值聚类方法的原函数

资 源 简 介

模糊C-均值聚类方法的原函数

详 情 说 明

模糊C-均值聚类方法的原函数通常指的是其核心优化目标函数。该方法通过最小化目标函数来实现数据点的模糊聚类划分。

目标函数主要由三个关键部分组成： 隶属度矩阵：衡量每个数据点属于各个聚类的程度，取值在0到1之间 聚类中心：表示每个聚类的中心位置 距离度量：通常采用欧氏距离计算数据点到聚类中心的距离

原函数的形式将隶属度的模糊性与距离度量相结合，通过交替优化隶属度矩阵和聚类中心来逐步降低目标函数值。优化过程中需要设置模糊系数参数，该参数控制聚类结果的模糊程度。

与传统K均值聚类相比，模糊C-均值允许数据点以不同隶属度属于多个聚类，这种柔性划分使其对边界点处理更具优势。