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我使用 fuzzy-c-means聚类实现，我希望数据X形成我在算法中定义的聚类数量（我相信它是这样工作的）。但行为令人困惑。

cm = FCM(n_clusters=6)
cm.fit(X)

此代码生成一个带有 4 个标签的图 - [0,2,4,6]

cm = FCM(n_clusters=4)
cm.fit(X)

此代码生成一个带有 4 个标签的图 - [0,1,2,3]

当我将簇号初始化为 6 时，我希望标签 [0,1,2,3,4,5]。

代码：

from fcmeans import FCM
from matplotlib import pyplot as plt
from seaborn import scatterplot as scatter

# fit the fuzzy-c-means
fcm = FCM(n_clusters=6)
fcm.fit(X)

# outputs
fcm_centers = fcm.centers
fcm_labels  = fcm.u.argmax(axis=1)

# plot result
%matplotlib inline
f, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(11,5))
scatter(X[:,0], X[:,1], ax=axes[0])
scatter(X[:,0], X[:,1], ax=axes[1], hue=fcm_labels)
scatter(fcm_centers[:,0], fcm_centers[:,1], ax=axes[1],marker="s",s=200)
plt.show()
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2 回答 2

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Fuzzy c-means 是一种模糊聚类算法。

标签只是模糊分配的近似值。

很可能两个集群非常弱，因此永远不会赢得argmax用于生成标签的操作。这并不意味着这些集群没有被使用，你只是没有使用完整的模糊结果。

于 2019-07-17T20:16:51.877 回答
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我读到了它，看起来一旦算法达到拐点（它可以对数据执行的最大集群数），它就不会创建更多的东西。所以在我的问题中，4 是算法使用给定数据集执行的最大集群数。

于 2019-07-16T13:12:13.170 回答