MATLAB 数据挖掘算法

资 源 简 介

MATLAB 数据挖掘算法

详 情 说 明

模糊K均值（Fuzzy K-means）是传统K均值算法的扩展版本，适用于数据挖掘中的软聚类场景。与硬聚类不同，它允许样本以概率形式归属于多个簇，更适合现实世界中边界模糊的数据分布。

在MATLAB中实现该算法的核心在于处理隶属度矩阵： 初始化阶段随机生成隶属度矩阵，要求每个样本对所有簇的隶属度之和为1 迭代过程中同时计算簇中心和样本隶属度 通过目标函数收敛判断终止条件

相比传统K均值，模糊版本对噪声数据更鲁棒，但计算复杂度更高。MATLAB的矩阵运算优势能有效优化隶属度更新过程，而内置的图形工具可直观展示高维数据的聚类边界。实际应用中需注意模糊指数参数的选择，它直接影响聚类结果的模糊程度。