模糊c均值聚类方法

资 源 简 介

模糊c均值聚类方法

详 情 说 明

模糊c均值（FCM）是一种基于目标函数的软聚类算法，它通过引入隶属度的概念，允许数据点以不同概率属于多个类别，特别适合处理图像分割中类间边界模糊的问题。

核心原理分为三步： 初始化：随机设定各聚类中心位置，并为每个像素分配初始隶属度值（总和为1）。 交替优化：迭代更新两参数——通过加权平均计算新聚类中心；再根据像素与中心的距离重新分配隶属度（距离越近隶属度越高）。 收敛判定：当目标函数（通常为类内加权平方误差）的变化小于阈值时停止。

在图像分割中，FCM将每个像素的灰度/颜色特征作为输入向量，最终输出每个像素对各类别的隶属度图。相比K-means的硬划分，FCM能保留更多细节，例如处理医学图像中组织过渡区域。其缺陷在于对初始值敏感，且计算量较大，可通过结合空间信息或采用快速收敛策略优化。