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によるMahout in Action

k-meansと同様に、ファジーk-meansはデータセットをループしますが、ベクトルを最も近い重心に割り当てる代わりに、各クラスターへのポイントの関連付けの程度を計算します。

最も近い重心にベクトルを割り当てずに、次の反復で重心はどのように計算されますか？

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ファジーk-meansをグーグルで検索したところ、基本的にはEMクラスタリングのように聞こえました。これは、かなり広く知られている便利な概念です。

ここで重要なのは、難しい割り当てが行われていないということです。

ポイントがどの重心に属するかを選択するとき、各重心に属する確率が表示されます（各重心からの距離を考慮し、これらの数値を累積合計で正規化することにより）

セントロイドがどこに移動するかを決定しているとき、セントロイドに属するポイントの明確に定義されたグループがありません。その平均は、新しい場所に単純に取ることができます。代わりに、ポイントが属する確率に基づいてポイントの加重平均を取ります。したがって、X、Y、Zの3つのポイントのみがあり、XとYがそれぞれ確率1.0でこのクラスターに属し、Zが確率0.5でクラスターに属している場合、重心の新しい位置は次のようになります。

（1.0 / 2.5）* X +（1.0 / 2.5）* Y +（0.5 / 2.5）* Z

したがって、これは各反復で重心が計算される方法です。

于 2012-04-09T05:56:53.453 に答える