基于FCM模糊聚类算法的数据聚类仿真

基于FCM模糊聚类算法的数据聚类仿真

数据聚类是一种常用的数据分析方法，它的目标是将数据集划分为不同的组或簇，使得同一组内的数据点相似度高，而不同组之间的相似度低。在本文中，我们将介绍基于FCM（模糊C均值）聚类算法的数据聚类仿真，并提供相应的Matlab代码。

FCM聚类算法是一种经典的模糊聚类算法，它在数据聚类中被广泛应用。该算法通过将每个数据点分配到不同的簇，并计算每个数据点与各个簇中心的相似度来实现聚类。相比于传统的硬聚类算法，FCM允许数据点属于多个簇，具有更大的灵活性。

以下是基于FCM算法的数据聚类仿真的Matlab代码：

% 设置输入参数
data = [1 2; 2 3; 8 7;