FCM聚类算法

资 源 简 介

FCM聚类算法

详 情 说 明

模糊C-均值聚类(FCM)是一种经典的软聚类算法，在图像分割领域有广泛应用。与传统的硬分割方法不同，FCM允许像素点以不同的隶属度属于多个类别，这种模糊处理方式更贴近真实场景中边界区域的特性。

算法核心思想是通过迭代优化目标函数来寻找最佳聚类中心。目标函数通常包含数据点到聚类中心的距离以及隶属度权重。Matlab实现时需要注意几个关键参数：聚类数目C需要人工预设，模糊指数m控制分割的模糊程度（通常取1.5-2.5），迭代终止条件一般设置为目标函数变化量小于阈值。

针对图像分割任务，需要先将二维图像转换为一维特征向量（如灰度值或RGB向量）。算法流程包括：随机初始化隶属度矩阵、计算聚类中心、更新隶属度、判断收敛。最终输出的隶属度矩阵可以转换为硬分割结果（取最大隶属度类别）或保留软分割特性。

该算法对噪声较敏感，改进方向包括结合空间信息、调整距离度量方式或引入多特征融合。在实际应用中，计算复杂度会随图像尺寸增大而显著增加，因此大数据场景需要考虑优化实现方法。