fuzzy clustering是什麼意思，fuzzy clustering的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

模糊聚類；模糊串行

In fact, it is a new method of fuzzy clustering.

實際上，它是一種新的模糊聚類的方法。

The relationship between fuzzy clustering and Weighted Entropy is also discussed.

文章還初步讨論了模糊聚類分析和“加權熵”之間的關系。

Steranes as the indicators of spilled oils is stu***d with fuzzy clustering analysis.

用模糊聚類分析對溢油指示物甾烷進行了研究。

A method for division of reservoir petrophysical facies by fuzzy clustering is proposed.

提出了應用模糊聚類劃分儲集層岩石物理相的方法。

Objective: To discuss the best fuzzy clustering number of MRI brain images segmentation.

前言：目的探讨顱腦mri圖像模糊聚類分割算法中最佳模糊聚類數。

模糊聚類（Fuzzy Clustering）是一種基于模糊集理論的機器學習方法，用于将數據點分配到多個類别中。與傳統的“硬聚類”（如K-means）不同，模糊聚類允許數據點以隸屬度（Membership Degree）的形式同時屬于多個簇，隸屬度範圍在[0,1]之間，表示數據點與各簇的相關性強度。

模糊集理論：由Lotfi Zadeh于1965年提出，允許元素以不同的隸屬程度屬于多個集合，突破了傳統二值邏輯的限制。
隸屬度矩陣：每個數據點對應一個隸屬度向量，例如對于簇( C_j )，數據點( xi )的隸屬度表示為( u{ij} )，滿足( sum{j=1}^k u{ij} = 1 )。
目标函數優化：常用模糊C均值算法（FCM），其目标函數為： $$ J = sum{i=1}^n sum{j=1}^k u_{ij}^m |x_i - c_j| $$ 其中( m )為模糊指數（通常取2），( c_j )為簇中心。

模糊集理論原始論文：Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy Sets. Information and Control. Springer
模糊聚類算法綜述：Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. ScienceDirect
應用案例研究：IEEE Transactions on Fuzzy Systems期刊相關論文。

fuzzy clustering（模糊聚類）是一種基于模糊集合理論的聚類分析方法，與傳統的“硬聚類”（如K-means）不同，它允許數據點以概率形式屬于多個類别。以下是詳細解釋：

模糊聚類的核心在于隸屬度矩陣。每個數據點對不同簇的歸屬程度用[0,1]區間的概率值表示，而非非此即彼的劃分。例如，一個數據點可能以0.7的概率屬于簇A，0.3的概率屬于簇B。

這是最常用的模糊聚類算法，其目标函數為： $$ J = sum{i=1}^n sum{j=1}^c u_{ij}^m ||x_i - c_j|| $$ 其中：

如需更深入的技術細節或代碼實現，可參考來源。