Участник:Gkhazeeva/Нечеткий алгоритм C средних
| Нечеткий алгоритм C средних | |
| Последовательный алгоритм | |
| Последовательная сложность | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Объём входных данных | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Объём выходных данных | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Параллельный алгоритм | |
| Высота ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ }[/math] |
| Ширина ярусно-параллельной формы | [math]\displaystyle{ }[/math] |
Авторы : Гелана Хазеева, Павел Юшин
Свойства и структура алгоритмов
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]\displaystyle{ c }[/math] - количество кластеров; [math]\displaystyle{ m }[/math] - экспоненциальный вес; [math]\displaystyle{ \varepsilon }[/math] - параметр останова алгоритма.