浅谈模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）

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#模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）

本文深入浅出地介绍了模糊C均值聚类算法（FCM），一种广泛应用的模糊聚类方法。通过优化目标函数，FCM能够计算每个样本点对所有类中心的隶属度，实现自动分类。文章探讨了其工作原理、隶属度计算及聚类中心更新公式，对比了K均值算法。

浅谈模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）

定义：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。
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假设样本集合为X={x1 ，x2 ，…，xn }，将其分成c 个模糊组，并求每组的聚类中心cj （ j=1，2，…，C） ，使目标函数达到最小。

计算隶指数在这里插入图片描述
聚类中心的更新公式
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K均值和模糊C均值的区别：
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wangpan007
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算法原理   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。   先来讲讲这个算法的名字噢，什么叫Fuzzy，什么叫模糊呢，在经典的集合理论，一个元素是否属于集合，只有真或者假两种情况，也可以说只有0和1两种情况，0为假1为真。比如我们想要定义一个集合表示“年轻人”，那么我们需要设
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