The fuzzy c-means algorithm takes a

The fuzzy c-means algorithm takes as input (N*k) matrix X = [xi] for a data set with N elements each repre- sented by k-dimensional feature vector. The number of clusters, (let it be c), and fuzzification parameter m (m=2). Both the clusters centers and the partisan matrix are computed to minimize the objective function given below

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้อัลกอริทึม c หมายถึงเอิบเป็นอินพุท (N * k) แต่ละ repre-sented โดยคุณลักษณะ k มิติเวกเตอร์เมตริกซ์ X = [ซี] สำหรับชุดข้อมูลมีองค์ประกอบของ N หมายเลขของคลัสเตอร์, (ให้เป็น c), และ fuzzification พารามิเตอร์ m (m = 2) ศูนย์คลัสเตอร์และเมตริกซ์แบ่งคำนวณลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่กำหนดด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมคหมายถึงเลือนจะเป็นอินพุท (N * k) เมทริกซ์ X = [จิ] สำหรับชุดข้อมูลที่มีองค์ประกอบแต่ละ N แลนโทรศัพท์ sented โดยคุณลักษณะ k มิติเวกเตอร์ จำนวนกลุ่ม (ให้มันเป็นค) และพารามิเตอร์ fuzzification เมตร (m = 2) ทั้งศูนย์กลุ่มและเมทริกซ์พรรคจะคำนวณเพื่อลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ที่กำหนดด้านล่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยฟัซซี่ซีมีนขั้นตอนวิธีใช้เป็น input ( N * K ) เมทริกซ์ X = [ ซี ] สำหรับชุดข้อมูลกับองค์ประกอบแต่ละ repre - sented โดย k-dimensional คุณลักษณะเวกเตอร์ หมายเลขกลุ่ม ( ให้มันเป็น C ) , และฟัซซีฟิเคชั่นพารามิเตอร์ M ( M = 2 ) ทั้งกลุ่มศูนย์และเมทริกซ์พลพรรคจะคำนวณการลดฟังก์ชันวัตถุประสงค์ให้ด้านล่าง