基于模糊C均值算法的数据集聚类MATLAB仿真

基于模糊C均值算法的数据集聚类MATLAB仿真

在数据挖掘领域中，聚类是一种常见的分析技术。聚类可将相似对象自动分类到组中，并将不相似的数据对象划分为不同的组。聚类技术可用于各种领域的问题，例如市场细分、图像分割、语音识别、生物信息学等。本文将介绍一种基于模糊C均值（FCM）算法的数据集聚类MATLAB仿真。

首先，我们需要了解模糊C均值算法。该算法是一种基于距离的聚类算法，它通过模糊计算来区分每个数据点与每个簇的关系。在进行FCM算法时，需指定簇数（即将数据集分成多少个簇）和隶属度阈值（即指定隶属度的最小值）

接下来，我们将使用MATLAB对FCM算法进行编程实现。我们先定义一些参数和数据集，然后使用fcm函数运行聚类算法。

%定义参数
n=3; %簇数
m=2; %隶属度标准
epsilon=