欧若纳算法解析聚类算法分析--FCM算法原理及特征
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FCM算法理解
FCM算法首先是由E. Ruspini提出来的，后来J. C. Dunn与J. C. Bezdek将E. Ruspini算法从硬聚类算法推广成模糊聚类算法。FCM算法是基于对目标函数的优化基础上的一种数据聚类方法。聚类结果是每一个数据点对聚类中心的隶属程度，该隶属程度用一个数值来表示。FCM算法是一种无监督的模糊聚类方法，在算法实现过程中不需要人为的干预。这种算法的不足之处:首先，算法中需要设定一些参数，若参数的初始化选取的不合适，可能影响聚类结果的正确性;其次，当数据样本集合较大并且特征数目较多时，算法的实时性不太好。
FCM算法工作原理
得到聚类中心值
FCM算法流程
算法流程：
(1) 标准化数据矩阵；
(2) 建立模糊相似矩阵，初始化隶属矩阵；
(3) 算法开始迭代，直到目标函数收敛到极小值；
(4) 根据迭代结果，由最后的隶属矩阵确定数据所属的类，显示最后的聚类结果。
FCM算法优缺点
优点：相比起前面的”硬聚类“，FCM方法会计算每个样本对所有类的隶属度，这给了我们一个参考该样本分类结果可靠性的计算方法，我们可以这样想，若某样本对某类的隶属度在所有类的隶属度中具有绝对优势，则该样本分到这个类是一个十分保险的做法，反之若该样本在所有类的隶属度相对平均，则我们需要其他辅助手段来进行分类。
缺点：该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。
往期回顾：
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