Нечеткая кластеризация
-
Основы кластеризации
- Кластеризация — это процесс группировки похожих объектов в группы.
- Алгоритмы кластеризации включают k-средних, иерархическую кластеризацию и нечеткую кластеризацию.
-
Алгоритм нечеткой кластеризации C-средних (FCM)
- Разработан в 1973 году Дж. Данном и усовершенствован в 1981 году Дж. Бездеком.
- Похож на алгоритм k-средних, но позволяет точкам данных принадлежать нескольким кластерам с разной степенью.
-
Описание алгоритма FCM
- Разделяет набор данных на нечеткие кластеры по заданному критерию.
- Возвращает список кластерных центров и матрицу разделений, описывающую степень принадлежности элементов к кластерам.
-
Сравнение с кластеризацией по K-среднему
- Кластеризация K-средних стремится минимизировать целевую функцию с ограничениями на значения принадлежности.
- В нечетких C-средних степень нечеткости параметризована, что позволяет получать более размытые кластеры.
-
Реализация и связанные алгоритмы
- Существуют открытые реализации алгоритма FCM.
- Алгоритм FCM может быть улучшен с помощью автоматического определения количества кластеров.
-
Пример использования
- Нечеткая кластеризация применяется в различных областях, включая биоинформатику, анализ изображений и маркетинг.
- В биоинформатике используется для распознавания образов и анализа экспрессии генов.
- В анализе изображений применяется для повышения точности кластеризации в условиях шума.
- В маркетинге используется для группировки клиентов на основе потребностей и предпочтений.
-
Приложения кластеризации
- Кластеризация применяется в науке о поверхности, биологии, медицине, психологии, экономике и других дисциплинах.