​模糊C聚类算法的实现

资 源 简 介

​模糊C聚类算法的实现

详 情 说 明

模糊C聚类算法是一种基于隶属度的软聚类方法，与传统K-means不同，它允许样本以不同概率属于多个簇。Matlab凭借其矩阵运算优势，非常适合实现该算法。

核心思想是通过迭代优化目标函数来更新隶属度矩阵和聚类中心。每个数据点对各个聚类中心的隶属度总和为1，算法通过最小化加权距离平方和来寻找最优划分。

关键步骤包括：初始化隶属度矩阵、计算聚类中心、更新隶属度值、判断收敛条件。其中隶属度更新公式引入模糊加权指数，控制聚类结果的模糊程度。

Matlab实现时需注意：距离度量通常采用欧氏距离，但可根据数据特性调整；迭代终止可设置最大次数或隶属度变化阈值；结果对初始值敏感，可配合多次随机初始化。

该算法在图像分割、模式识别等领域应用广泛，其模糊特性尤其适合处理边界不清晰的数据集。相比硬聚类，能更好反映现实世界中对象的多类别属性。