K均值与C均值区别

简介:     k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;  模糊的c均值聚类算法:-------- 一种模糊聚类算法,是k均值聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则; 这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分,即聚类中心与隶属度值。
    k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;
  模糊的c均值聚类算法:-------- 一种模糊聚类算法,是k均值聚类算法的推广形式,隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数,提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则;
这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分,即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解,都有可能收敛到局部极值,模糊c均值甚至可能是鞍点。
至于c均值似乎没有这么叫的,至少从我看到文献来看是没有。
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