本文介绍了如何使用Matlab实现改进的模糊C均值(FCM)聚类算法，解决了传统FCM算法中边界模糊和聚类结果不稳定性的问题。通过初始化隶属度矩阵，迭代更新聚类中心和隶属度，直至达到收敛条件。示例代码生成二维数据集并进行聚类，用不同颜色表示不同聚类，聚类中心用黑色实心点标记，实现了聚类结果的可视化。
模糊聚类：改进FCM算法的Matlab实现
模糊聚类是一种常用的数据分类和聚类方法，其通过将数据点划分到不同的模糊集合中，从而实现对数据的分组。模糊C均值（FCM）算法是模糊聚类中最常见的算法之一。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现改进的FCM算法，并提供相应的源代码供参考。
FCM算法的目标是将数据点划分到不同的聚类中心，以最小化目标函数。传统的FCM算法中，每个数据点被分配到每个聚类中心的模糊度是确定的。然而，这种确定性分配可能会导致边界模糊和聚类结果不稳定的问题。因此，一些改进的FCM算法被提出来，以解决这些问题。
以下是改进的FCM算法的Matlab实现：
function [centers, U, obj_func] = improved_fcm(data, num_clusters
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