¿La agrupación de k-medias es lo mismo que la agrupación de c-medias?

Agrupación de K-medias: - Algoritmo de agrupación estricta, el grado de membresía tiene solo dos valores 0 o 1, basado en el principio de "minimizar la suma de errores al cuadrado dentro de la clase";

Fuzzy Algoritmo de agrupamiento de C-medias:-

El algoritmo de agrupamiento difuso es una forma generalizada del algoritmo de agrupamiento de K-medias y su valor de membresía es [0.

1] intervalo, la base básica es el criterio de "minimizar la suma de cuadrados de errores ponderados dentro de una clase"

Estos dos métodos obtienen de forma iterativa la división final del cluster, es decir; es decir, el centro del clúster y el valor de membresía. Ninguno de ellos garantiza encontrar la solución óptima al problema, y ​​ambos pueden converger a extremos locales, C-medias difusas o incluso puntos silla.

En cuanto a C-means, no parece llamarse así, al menos no en la literatura que leo. No te preocupes por el nombre. Si estás leyendo un libro sobre reconocimiento de patrones, probablemente sea K-medias.

De hecho, el término k-means se propuso por primera vez en un documento de 1965. Más tarde, mucha gente llamó a esta agrupación K-medias. Pero, de hecho, hubo un algoritmo similar hace más de diez años, pero el nombre era diferente. La historia de K-means es bastante compleja y se ha propuesto en varios campos diferentes. No tiene sentido rastrear el nombre y el historial del algoritmo, solo comprenda el método de implementación específico.