基于Python的K-means和Fuzzy_K-means算法实现 毕业论文+项目源码

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模式识别 K-means、Fuzzy C-means目录模式识别 K-means、Fuzzy C-means 1一、动态聚类算法介绍 11.1 介绍 11.2 K均值算法（K-means） 2二、实验数据集介绍 62.1 Iris数据集介绍 62.2 Sonar数据集介绍 6三、实验设置 6四、实验结果展示与分析 84.1 K-means聚类结果与分析 84.2 FCM聚类结果与分析 12五、Python代码 165.1 iris数据集 165.2 sonar数据集（与iris相差无几） 26一、动态聚类算法介绍1.1 介绍聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。这种基于相似度度量的聚类方法也是实际中更常用的方法，其中，根据算法设计的不同又可分为动态聚类法和分级聚类法等。动态聚类方法是一种普遍采用的方法，它具有以下3个要点：①选定某种距离度量作为样本间的相似度度量。②确定某个评价聚类结果质量的准则函数。③ 给定某个初始分类，然后用迭代算法找出使准则函数取极值的最好聚类结果。