说明:应用背景关键技术该算法对 松散关系;K近邻分类器,一个流行的 ;机器学习 ;分类,经常混淆技术k-均值 ;因为 ;K ;在名称。可以将近邻分类器对 得到的聚类中心;k-均值将新数据到现有的集群。这就是最近的质心分类器 ; ;或Rocchio算法。
说明:混合高斯模型对于给定的数据,可以自动选择最佳聚类数目和聚类中心,并根据判决规则进行收敛,运算很快,非常方便
说明:基于基于遗传模拟退火算法的聚类算法结合实例,理解模拟退火算法,程序中包括FCM聚类的实现和SAGA优化初始聚类中心的程序代码,另外附带Sheffield遗传工具箱
说明:熟悉三角形模糊数、中心及隶属函数表达式的概念。了解特征映射算法及统计中的统计量的概念。利用聚类迭代算法建立,个三角形形式的隶属函数。
说明:根据实验数据设计K均值聚类分析分类器,实验数据采用遥感彩色图像,以图像的所有象素为样本集,每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1)选择合适的类别数K和初始聚类中心。2)选择距离测度。3)设计迭代中止条件,或人为设定迭代次数。