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均值聚类（FCM）是一种经典的软聚类算法，它通过引入隶属度的概念，使得每个数据点可以以不同的概率属于多个类别。与硬聚类（如K均值）不同，FCM更适用于具有重叠特征的数据集。

核心流程分为以下步骤： 初始化：随机选择3个聚类中心（对应用户指定的分类数），并为所有数据点分配初始隶属度值（总和为1）。 迭代优化： 更新隶属度：根据当前聚类中心，计算每个数据点属于各类的隶属度（与距离成反比）。 更新中心点：用加权平均值重新计算聚类中心，权重为对应隶属度的模糊指数次方。 终止条件：当中心点变化小于阈值或达到最大迭代次数时停止。

关键特性： 模糊指数控制聚类软硬程度，值越大则隶属度越分散。 结果包含隶属度矩阵（反映数据与类的关联强度）和最终的中心点坐标。

典型应用场景包括图像分割、客户分群等需处理不确定归属的场景。