berechnet den Fuzzy-Quantisierungsfehler.
[QuantizationError] = FuzzyQuantizationError(Samples, Centers, Memberships, NormType, Blending)
Matrix, die Beispielvektoren als Zeilen enthält
Matrix, die Clusterzentren als Zeilen enthält
Mitgliedschaftswerte der Vektoren (Zeilen) in Clustern (Spalten)
Norm der Vektoren, ist Skalar größer als null, kann %inf sein
Exponent, der auf die Mitgliedschaftswerte angewandt wird. Dieser Parameter ist optional. Voreingestellt ist zwei.
Mitgliedschaftswerte der Vektoren (Zeilen) in Clustern (Spalten)
Diese Funktion berechnet den Fuzzy-Quantisierungsfehler.
global CLUSTER_PATH; Source = read_csv(CLUSTER_PATH + 'demos\IrisData.csv', ascii(9)); Samples = strtod(Source(:, 1 : 4)); InitialCenters = SelectRandomly(Samples, 5); [Centers Memberships] = FuzzyCMeans(Samples, InitialCenters, 2, 'iterations', 10); QuantizationError = FuzzyQuantizationError(Samples, Centers, Memberships, 2) | ![]() | ![]() |
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork, 'Pattern Classification', John Wiley & Sons Inc., New York, Chichester, Weinheim, Brisbane, Singapore, Toronto, Second Edition, 2001