FCM模糊聚类算法

资 源 简 介

FCM模糊聚类算法

详 情 说 明

FCM模糊聚类算法是一种基于目标函数优化的无监督学习方法，它通过迭代过程将数据划分为不同类别的模糊集合。与传统硬聚类不同，FCM允许数据点以不同的隶属度属于多个类别，这种特性使其在处理边界模糊的数据时表现出色。

算法的核心思想是通过最小化目标函数来实现聚类优化。在初始化阶段需要设置6个关键参数：待聚类数据总量决定了算法处理的数据规模；预设的类别数C需要根据实际问题需求确定；迭代停止阈值控制着算法的收敛精度；初始聚类原型模式影响着算法的收敛方向；迭代计数器b记录算法执行步骤；加权指数m（通常取2）决定了聚类结果的模糊程度。

在每次迭代过程中，算法会计算各个数据点对所有类中心的隶属度，并据此更新聚类中心位置。这种更新过程会持续进行，直到前后两次迭代的目标函数差值小于预设阈值，或者达到最大迭代次数为止。由于采用模糊隶属度概念，FCM特别适合处理那些类别边界不明确的数据集，如医学图像分析、市场细分等领域。