ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
26
c
x
j
jk
q
k
k
K
jk
q
k
K
()
()
1
1
(взвешенный центр гравитации) и
jk
kj
q
kj
q
j
N
xc
xc
1
1
11
11
1
/
(/ )
/( )
/( )
.
Алгоритм нечеткой кластеризации выполняется по шагам.
Шаг 1: Инициализация
Выбираются следующие параметры:
- необходимое количество кластеров
N
,
2
N
K
;
- мера расстояний, как Евклидово расстояние;
- фиксированный параметр
q
(обычно ~ 1.5);
- начальная (на нулевой итерации) матрица принадлежности
U
jk
() ()
()
00
объектов
x
k
с учетом заданных начальных центров кластеров
c
j
.
Шаг 2: Регулирование позиций
c
j
t
()
центров кластеров
На
t
-м итерационном шаге при известной матрице
jk
t
()
вычисляется
c
j
t
()
в
соответствии с вышеприведенным решением системы дифференциальных
уравнений.
Шаг 3:Корректировка значений принадлежности
jk
Учитывая известные
c
j
t
()
, вычисляются
jk
t
()
,если
xc
kj
, в противном
случае:
иначе ,0
, ,1
)1(
jl
t
lk
Шаг 4:Остановка алгоритма
Алгоритм нечеткой кластеризации останавливается при выполнении
следующего условия:
UU
tt
() ()
1
,
где
– матричная норма (например, Евклидова норма),
– заранее
задаваемый уровень точности.
Решение задач кластеризации в SCILAB
В SCILAB отсутствуют средства для решения задач кластеризации.
