模糊聚类分析，也称为软聚类或模糊C均值（Fuzzy C-Means，FCM），是一种无监督学习方法，主要用于数据集的分类，其主要特点是允许数据对象在类别间的边界处有一定程度的重叠。与传统的二分聚类（如K-means）不同，模糊聚类将每个对象的隶属度定义为一个介于0和1之间的连续值，而不是严格的0或1。
1、初始化：选择一个初始的质心（中心点）集合，这些点可以随机选取，也可以根据先验知识设定。2、计算距离：对于每个...
经验2024-08-23
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经验2024-08-23
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百科2024-08-23
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经验2024-08-23
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百科2024-08-23
1、信息源：原始的信息，如文本、图像、音频或视频，需要首先转化为数字信号。2、编码：将模拟信息（如声音或图像）转...
经验2024-08-23
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问答2024-08-23
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问答2024-08-23
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科普2024-08-23