Phân cụm C-Means Mờ (Fuzzy C-Means - FCM)
Phân cụm C-Means Mờ là một thuật toán phân cụm mềm, trong đó mỗi điểm dữ liệu thuộc về mọi cụm với một mức độ thành viên được phân cấp từ 0 đến 1, thay vì được gán cho chính xác một cụm. Được khởi xướng bởi Joseph Dunn vào năm 1973 và được khái quát hóa bởi James Bezdek vào năm 1981, thuật toán này tối thiểu hóa phương sai nội cụm có trọng số mờ, làm cho nó phù hợp với dữ liệu mà các nhóm chồng lấn hoặc không có ranh giới rõ ràng.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Dunn, J. C. (1973). A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters. Journal of Cybernetics, 3(3), 32–57. DOI: 10.1080/01969727308546046 ↗
- Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Plenum Press. ISBN: 978-0-306-40671-3
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 2). Fuzzy C-Means Clustering (FCM). ScholarGate. https://scholargate.app/vi/machine-learning/fuzzy-c-means
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Tính toán hạt (Tổ chức thông tin)Tính toán mềm↔ compare
- Phân cụm K-MeansHọc máy↔ compare
- Phân cụm phổHọc máy↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →