模糊聚类作业-鸢尾花分类

import numpy as npfrom sklearn import datasetsdef FCM(X, c_clusters=3, m=2, eps=1e-2):# 随机二维数组shape(150,3)，初始化隶属度矩阵membership_mat = np.random.random((len(X), c_clusters))# 使Xi的隶属度总和为1，即Xi隶属于每个类别的数值求和为1membership_mat = np.divide(membership_mat, np.sum(membership_mat, axis=1)[:, np.newaxis])while True:# 超参数m=2working_membership_mat = membership_mat ** m# 根据公式计算聚类中心点Centroids.shape->(3,4)  C_jCentroids = np.divide(np.dot(working_membership_mat.T, X),np.sum(working_membership_mat.T, axis=1)[:, np.newaxis])# 该矩阵保存所有实点到每个聚类中心的欧式距离n_c_distance_mat = np.zeros((len(X), c_clusters))  # shape->(150,3)for i, x in enumerate(X):for j, c in enumerate(Centroids):n_c_distance_mat[i][j] = np.linalg.norm(x - c, 2)  # 计算l2范数(欧氏距离)new_membership_mat = np.zeros((len(X), c_clusters))# 更新模糊矩阵Ufor i, x in enumerate(X):for j, c in enumerate(Centroids):new_membership_mat[i][j] = 1. / np.sum((n_c_distance_mat[i][j] / n_c_distance_mat[i]) ** (2 / (m - 1)))# 聚类到隶属度变化<eps时，退出循环。if np.sum(abs(new_membership_mat - membership_mat)) < eps:breakmembership_mat = new_membership_matreturn np.argmax(new_membership_mat, axis=1)if __name__ == '__main__':iris = datasets.load_iris()print(FCM(iris.data))

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