KFCM MATLAB

资 源 简 介

KFCM MATLAB

详 情 说 明

核模糊C均值聚类(KFCM)是一种改进的模糊聚类算法，通过引入核函数将原始数据映射到高维特征空间，从而提升对复杂结构数据的处理能力。与传统的FCM相比，KFCM特别适合处理环形分布、非凸分布等非线性可分数据集。

算法核心思路是通过核函数隐式计算高维空间中的样本距离，避免显式特征映射的计算复杂度。高斯核是常用选择，其带宽参数直接影响聚类效果。在迭代过程中，算法同时优化聚类中心和隶属度矩阵，直到目标函数收敛。

针对不平衡数据集，KFCM通过核空间的距离度量能够缓解样本数量不均带来的聚类偏差。实际测试显示，该实现能有效识别环形数据中的自然簇，对簇大小差异显著的数据也表现出鲁棒性。

该MATLAB实现需要注意核参数的选择，过大的带宽会导致过度平滑，而过小则可能无法捕捉数据全局结构。未来改进方向包括自适应核参数策略以及与其他聚类有效性指标的结合优化。