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。
模糊C均值聚类算法及实现
请问层次聚类法与模糊聚类法有什么区别与联系？
K均值聚类算法与模糊C均值聚类算法在原理和处理步骤上有什么区别？ K均值聚类是随机选取聚类中心，但是算法最终不一定会收敛到最优解，这与初值的选取有关，模糊C均值聚类：我觉得是在K均值的基础上，人为的加入了隶属度这个概念，通过每步。
