Участник:Gkhazeeva/Нечеткий алгоритм C средних: различия между версиями
Yushin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{algorithm | name = Нечеткий алгоритм C средних | serial_complexity = <math></math> | pf_height = <math></math> | pf_…») |
Yushin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 13: | Строка 13: | ||
== Общее описание алгоритма == | == Общее описание алгоритма == | ||
| + | Кластеризация - это объединение объектов в группы (кластеры) на основе схожести признаков для объектов одной группы и отличий между группами. Нечеткий алгоритм C Средних (Fuzzy C-means, FCM) - алгоритм кластеризации, позволяющий объектам принадлежать с различной степенью нескольким кластерам одновременно. Впервые алгоритм был предложен J.C. Dunn в 1973 <ref>{{Cite journal|last=Dunn|first=J. C.|date=1973-01-01|title=A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters|url=http://dx.doi.org/10.1080/01969727308546046|journal=Journal of Cybernetics|volume=3|issue=3|pages=32–57|doi=10.1080/01969727308546046|issn=0022-0280}}</ref>. Нечеткое разбиение позволяет просто решить проблему объектов, расположенных на границе двух кластеров - им назначают степени принадлежностей равные 0.5. | ||
| + | Входные данные алгоритма: набор векторов, которые следует кластеризовать. | ||
| + | Параметры алгоритма: <math>c</math> - количество кластеров; <math>m</math> - экспоненциальный вес; <math>\varepsilon</math> - параметр останова алгоритма. | ||
== Математическое описание алгоритма == | == Математическое описание алгоритма == | ||
Версия 23:05, 10 октября 2016
| Нечеткий алгоритм C средних | |
| Последовательный алгоритм | |
| Последовательная сложность | [math][/math] |
| Объём входных данных | [math][/math] |
| Объём выходных данных | [math][/math] |
| Параллельный алгоритм | |
| Высота ярусно-параллельной формы | [math][/math] |
| Ширина ярусно-параллельной формы | [math][/math] |
Авторы : Гелана Хазеева, Павел Юшин
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Кластеризация - это объединение объектов в группы (кластеры) на основе схожести признаков для объектов одной группы и отличий между группами. Нечеткий алгоритм C Средних (Fuzzy C-means, FCM) - алгоритм кластеризации, позволяющий объектам принадлежать с различной степенью нескольким кластерам одновременно. Впервые алгоритм был предложен J.C. Dunn в 1973 [1]. Нечеткое разбиение позволяет просто решить проблему объектов, расположенных на границе двух кластеров - им назначают степени принадлежностей равные 0.5.
Входные данные алгоритма: набор векторов, которые следует кластеризовать. Параметры алгоритма: [math]c[/math] - количество кластеров; [math]m[/math] - экспоненциальный вес; [math]\varepsilon[/math] - параметр останова алгоритма.
