kernel-FCM clustering

资 源 简 介

kernel-FCM clustering

详 情 说 明

Kernel-FCM（Kernel Fuzzy C-Means）是一种改进的模糊聚类算法，它结合了核方法和传统FCM算法的优势。与标准FCM相比，Kernel-FCM通过核函数将数据映射到高维空间，使得原本在低维空间中线性不可分的数据在高维空间中可能变得线性可分，从而提升聚类的准确性。

该算法的核心思路是借助核函数（如高斯核、多项式核）计算数据点之间的相似性，替代传统的欧氏距离度量。由于核技巧的引入，算法能更好地处理非线性结构的数据分布。

Kernel-FCM通常适用于复杂模式识别任务，例如图像分割、生物信息学中的基因分类等场景。其输出为每个数据点属于不同簇的隶属度，而非硬划分，这一特性使其对噪声和异常值更具鲁棒性。

实现时需注意核函数的选择及其参数调整（如高斯核的带宽），这些因素会直接影响聚类效果。相比传统FCM，计算开销略高，但分类性能往往更优。