摘要： 这节继续上节的KMeans进行介绍，上节主要是对模糊KMeans方法的原理做了介绍，没有实践印象总是不深刻，前段时间有个师姐让我帮着写了个模糊KMeans的算法，今天就拿她给出的例子来对这个方法做个实践讲解。她给的数据是n个行业在m年内的资源消耗参数，想通过FCM算法对这些行业进行聚类，从而在能耗上对它们进行分类。处理的数据很简单，所以用FCM这种简单的聚类算法就足可以达到要求了。给出数据的一角：具体处理过程我就不啰嗦了，核心思想就是FCM算法，给出一个具体的流程图根据步骤我将算法实现分成了五个子函数和一个主函数，直接上代码（其中有详细的解释）% 子函数1function U = initfc 阅读全文

摘要： 对Kmeans方法相信大家都会不陌生，这是一种广泛被应用的基于划分的聚类算法。首先对它的核心思想做一个简单的介绍：算法把n个向量xj(1,2…,n)分为c个组Gi(i=1,2,…,c)，并求每组的聚类中心，使得非相似性（或距离）指标的价值函数（或目标函数）达到最小。当选择欧几里德距离为组j中向量xk与相应聚类中心ci间的非相似性指标时，价值函数可定义为： （1.1）这里Ji是组i内的价值函数。这样Ji的值依赖于Gi的几何特性和ci的位置。一般来说，可用一个通用距离函数d(xk,ci)代替组I中的向量xk，则相应的总价值函数可表示为： ... 阅读全文