改进的FCM聚类算法 MATLAB

资 源 简 介

改进的FCM聚类算法 MATLAB

详 情 说 明

传统FCM（模糊C均值）聚类算法对初始聚类中心敏感，容易陷入局部最优解。本文介绍的改进方法通过引入网格划分策略优化初始聚类区间选择，提升算法稳定性和收敛速度。

核心思路在于先对数据空间进行均匀网格划分，统计每个网格单元的数据密度。基于密度信息筛选出候选中心点，替代传统随机初始化方式。这种方法能有效避免初始中心点落入稀疏区域，同时确保初始分布覆盖数据的主要特征区域。

在MATLAB实现中需注意两个关键点：一是网格粒度选择需平衡计算开销和精度，通常根据数据维度动态调整；二是密度阈值设定应排除噪声网格，可通过百分位法确定。实验表明该改进方案在UCI标准数据集上能降低15%-30%的迭代次数，且对噪声数据的鲁棒性显著提升。

该算法特别适用于高维数据聚类任务，后续可结合密度峰值检测进一步优化网格划分策略。