模糊c-均值聚类算法的FCM 算法简介 假设样本集合为X={x1，x2，…，xn }，将其分成c 个模糊组，并求每组的聚类中心cj（j=1，2，…，C），使目标函数达到最小。
模糊c均值聚类算法是将属性分类还是将对象分类 k均值聚类：-一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本.
模糊c-均值聚类算法的介绍 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm(FCMA)或称（FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（FCM）算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：落欣然模糊C均值聚类算法及实现摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行e69da5e887aae79fa5e9819331333433623830了概述，从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法，并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单，应用范围广，但仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需要进一步研究。关键词：模糊c均值算法；模糊聚类；聚类分析Fuzzyc-MeansClusteringAlgorithmandImplementationAbstract：Fuzzyclusteringisapowerfulunsupervisedmethodfortheanalysisofdataandconstructionofmodels.Thispaperpresentsanoverviewoffuzzyclusteringanddosomestudyoffuzzyc-meansclusteringalgorithmintermsoftheoryandexperiment.Thisalgorithmissimpleindesign，canbewidelyused，buttherearestillsomeproblemsinit，andtherefore，itisnecessarytobestudiedfurther.Keywords：fuzzyc-Meanalgorithm；fuzzyclustering；clusteringanalysis1引言20世纪90年代以来，随着信息技术和数据库技术的迅猛发展，人们可以非常方便地获取和存储大量的数据。但是，面对大规模的数据，传统的数据分析工具只能进行。
模糊c均值聚类（FCM）算法的初始值有哪些？ 最近我也在做这个。查了些资料。这个估计你会用的上。如果有用matlab的话，它带有fcm程序，可以参考一下。
模糊c均值聚类+FCM算法的MATLAB代码
