Участник:Gkhazeeva/Нечеткий алгоритм C средних

Нечеткий алгоритм C средних
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность	[math]O(ncl)[/math]
Объём входных данных	[math][/math]
Объём выходных данных	[math][/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы	[math]n*d[/math], [количество наблюдений x размерность]
Ширина ярусно-параллельной формы	[math]n*c[/math], [количество наблюдений x количество кластеров]

Авторы : Гелана Хазеева, Павел Юшин

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 . 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.

Выходные данные: матрица вероятностей принадлежности векторов кластерам.

Краткое описание алгоритма:

• Задать параметры алгоритма.

• Сгенерировать случайную матрицу принадлежностей векторов кластерам (матрицу нечеткого разбиения).

• Повторить следующие шаги до момента, пока матрицы нечеткого разбиения на этом и предыдущем шаге алгоритма будут отличать менее чем на параметр останова.
  • Рассчитать центры кластеров.
  • Рассчитать расстоение между объектами и центрами кластеров.
  • Пересчитать элементы матрицы нечеткого разбиения.

1.2 Математическое описание алгоритма

Пусть [math] W = w_{ij} \in[0,1],\; i = 1, ..., M, \; j = 1, ..., c[/math] - матрица разбиения, где [math]w_{i,j}[/math] - степень принадлежности объекта [math]i[/math] к кластеру [math]j[/math]; [math]c[/math] - количество кластеров, [math]M[/math] - количество векторов.

При этом элементы матрицы должны удовлетворять условиям:

• [math]\sum_{j = 1}^c w_{ij} = 1, i = 1, ..., M[/math] [math](1)[/math]
• [math]0 \lt \sum_{i = 1}^M w_{ij} \lt M, j = 1, ..., c[/math] [math](2)[/math]

Тогда алгоритм принимает следующий вид:

1) Задаем параметры алгоритма: [math]c[/math] - количество кластеров; [math]m \gt = 1[/math] - экспоненциальный вес, определяющий нечеткость кластеров; [math]\varepsilon \gt 0[/math] - параметр останова алгоритма.

2) Генерируем случайным образом матрицу нечеткого разбиения с учетом условий [math](1)[/math] и [math](2)[/math]

3) Рассчитываем центроиды (центры кластеров): [math]V_i = {{\sum_{i=1}^M w_{ij}^m * |X_i|} \over {\sum_{i=1}^M w{ij}^m}}, j = 1, ..., c[/math]

4) Рассчитываем расстояния между объектами [math]X[/math] и центроидами:

[math]D_{ij} = \sqrt{{||X_i - V_j||}^2}, i = 1,...,M; j = 1,...,c [/math]

5) Пересчет элементов матрицы разбиения:

при [math]D_{ki} \gt 0[/math] : [math]w_{kj} = {{1}\over {{ ( D_{jk}^2 * \sum_{j=1}^c {{1}\over{D_{jk}^2}} ) }^{1/(m-1)}}}, j = 1,...,c[/math]

при [math]D_{ki} =0[/math] : [math]w_{kj} = \delta_{ji}[/math], где [math]\delta_{ji}[/math] - символ Кронекера

6) Если [math]|| F - F^{*} || \lt \varepsilon [/math], где [math]F^{*}[/math] - матрица нечеткого разбиения предыдущей итерации, то идем далее, иначе возвращаемся на пункт 3.

7) Конец.