​模糊C均值聚类的MATLAB程序

资 源 简 介

​模糊C均值聚类的MATLAB程序

详 情 说 明

模糊C均值聚类（FCM）是一种经典的软聚类算法，它通过隶属度函数量化样本与簇中心的关联程度。MATLAB因其矩阵运算优势成为实现该算法的理想工具。

该MATLAB程序的核心逻辑包含三个关键步骤：首先初始化随机隶属度矩阵，保证每个样本对各个簇的隶属度总和为1。然后迭代更新簇中心位置，计算每个样本与中心的欧式距离，重新分配隶属度值。最后当目标函数变化小于阈值时终止迭代，输出聚类结果。

程序中的中文注释特别强调了参数选择技巧：模糊指数m控制聚类模糊程度（通常取1.5-3.0），停止阈值影响收敛速度。对于初学者来说，注释还解释了如何解读输出结果——隶属度矩阵的行代表样本，列对应簇，数值反映归属概率。这种实现方式比硬聚类更能反映现实数据中的不确定性。