本文介绍了如何使用Matlab进行模糊C均值（FCM）聚类算法的数据聚类仿真。通过生成随机数据集，实现FCM算法，更新隶属度矩阵和聚类中心，最后通过gscatter函数可视化聚类结果，帮助读者理解和应用FCM算法。
基于模糊C均值聚类算法的数据聚类——Matlab仿真
数据聚类是一种常见的数据分析技术，它的目标是将相似的数据点分组成簇。模糊C均值（FCM）聚类算法是一种经典的聚类方法，它在数据挖掘和模式识别领域得到广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab进行基于FCM的数据聚类算法的仿真，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含N个数据点的数据集，每个数据点有M个特征。可以用一个N×M的矩阵X表示数据集，其中每一行表示一个数据点，每一列表示一个特征。在Matlab中，可以使用rand函数生成随机数据集，示例如下：
N = 100; % 数据点数量
M = 2; % 特征数量
X = 
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