模糊C均值算法

资 源 简 介

模糊C均值算法

详 情 说 明

模糊C均值算法（FCM）是一种基于软划分的经典聚类方法，相比传统的硬聚类（如K-means），它通过隶属度函数允许数据点以不同概率属于多个簇。该算法的核心思想是让每个数据点与各个聚类中心计算相似度，通过迭代优化来更新聚类中心和隶属度矩阵。

算法主要面临两个关键挑战：一是需要预先指定聚类数量K值，这与实际应用场景的未知性形成矛盾；二是初始聚类中心的选择会显著影响最终结果，可能陷入局部最优解。

在实际应用中，常结合轮廓系数等指标辅助确定K值，或采用多次随机初始化来缓解中心点敏感性问题。相比硬聚类，FCM在处理边界模糊的数据时表现更优，广泛应用于图像分割、模式识别等领域。