模糊C均值及K均值聚类算法matlab程序代码

资 源 简 介

模糊C均值及K均值聚类算法matlab程序代码

详 情 说 明

模糊C均值（FCM）与K均值是两种经典的聚类算法，在MATLAB中均可实现数据自动分组功能。这两种算法都需要预先指定分类数，但核心思想有所不同。

K均值采用硬划分原则，每个数据点仅属于一个聚类中心。算法通过迭代更新中心点位置，使样本到所属中心的距离平方和最小化。其优势在于计算效率高，但对初始中心敏感且无法处理重叠样本。

模糊C均值引入隶属度概念，允许数据以不同概率属于多个类。目标函数通过最小化加权距离和来实现优化，其中隶属度权重由模糊指数控制。这种柔性划分特别适合边界模糊的数据集，但计算复杂度略高于K均值。

在MATLAB实现时，两种算法都需处理输入矩阵的维度校验，并通过循环迭代更新中心坐标。FCM还需额外计算隶属度矩阵，而K均值直接采用最近邻原则分配类别。最终输出均包含聚类中心坐标，FCM还会返回各样本的隶属度分布。