fcm是模糊c均值聚类算法

资 源 简 介

fcm是模糊c均值聚类算法

详 情 说 明

模糊C均值（FCM）是一种基于模糊理论的聚类算法，与传统的硬聚类方法不同，FCM允许数据点以概率形式归属于多个类别，从而更灵活地处理边界模糊的数据分布。

其核心思想是通过迭代优化确定最佳聚类中心。算法首先随机初始化聚类中心，随后在每次迭代中计算所有数据点对各中心的隶属度（即归属概率），并更新聚类中心的位置。这一过程反复进行，直到目标函数收敛或达到预设的迭代次数。

FCM的优势在于能够反映数据内在的不确定性，适合医学影像分割、模式识别等需处理模糊界限的场景。但需注意对初始值敏感，且计算复杂度随数据量增加而提升。