模糊 c-均值

资 源 简 介

模糊 c-均值

详 情 说 明

模糊C-均值是一种经典的软聚类算法，与传统的K均值不同，它允许数据点以概率形式属于多个簇。其核心思想是通过最小化目标函数来优化聚类结果，其中每个数据点对各个簇的隶属度在0到1之间连续变化。

该算法以欧氏距离作为相似性度量标准，并假设特征空间中的距离计算基于单位矩阵（即各维度权重相等）。在迭代过程中，算法交替更新簇中心和隶属度矩阵：首先根据当前隶属度计算簇中心，再依据新中心重新分配数据点的隶属度。这种动态调整使得边界数据可以同时贡献给多个簇，更适用于现实世界中类簇重叠的场景。

算法输出的结构数组包含了最终优化的隶属度矩阵和簇中心坐标，用户可通过阈值化隶属度获得硬划分，或直接利用模糊隶属关系进行后续分析。相比硬聚类，模糊C-均值对噪声和异常值表现出更强的鲁棒性，广泛应用于图像分割、模式识别等领域。