一般的FCM聚类算法和改进的FCM聚类算法

资 源 简 介

一般的FCM聚类算法和改进的FCM聚类算法

详 情 说 明

FCM聚类（模糊C均值聚类）是一种经典的模糊聚类算法，其核心思想是通过隶属度函数量化样本点属于不同类别的程度。与传统K均值不同，FCM允许一个数据点以概率形式属于多个簇，更适合边界模糊的数据集。

标准FCM算法通过交替优化隶属度矩阵和簇中心实现聚类，但存在对初始值敏感、易陷入局部最优等问题。常见的改进方向包括：1）引入空间信息约束，如邻域像素关系（适用于图像分割）；2）结合熵正则化项提升抗噪性；3）加权距离度量处理不平衡数据。这些改进通过调整目标函数或隶属度更新策略，使算法在收敛速度、鲁棒性或抗噪性上表现更优。

改进后的FCM通常能适应复杂场景，例如医学图像中组织边界模糊的情况，但其计算复杂度可能略高于传统方法，需根据实际数据特性权衡选择。