模糊C均值聚类算法

资 源 简 介

FCM 算法就是反复更新聚类中心矩阵 C 和 隶属矩阵 U 进行迭代的过程

详 情 说 明

在FCM算法中，聚类中心矩阵C和隶属矩阵U会被不断更新和迭代，直到达到一定的条件。这个迭代过程是通过不断计算每个数据点与各个聚类中心的距离来实现的。通过这种方法，FCM算法可以找到最佳的聚类中心，从而更好地对数据进行分类和分析。需要注意的是，FCM算法对于数据的初始聚类中心的选择非常敏感，因此在使用时需要谨慎选择聚类中心的初始值，以避免对最终结果产生较大的影响。