伴随着模糊集理论的形成、发展和深化，RusPini率先提出模糊划分的概念。以此为起点和基础，模糊聚类理论和方法迅速蓬勃发展起来。针对不同的应用，人们提出了很多模糊聚类算法，比较典型的有基于相似性关系和模糊关系的方法、基于模糊等价关系的传递闭包方法、基于模糊图论的最大支撑树方法 ...

FCM（fuzzy c-means） 模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。相较于k-means的硬聚类，模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下，数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇，指派一个对象到一个特定的簇有些生硬，也可能会出错。故，对每个对象和每个簇赋予一个权值，指明对象属于该簇 ...

聚类——认识FCM算法 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一、FCM概述 FCM算法是基于对目标函数的优化基础上的一种数据聚类方法。聚类结果是每一个数据点对聚类中心的隶属程度，该隶属程度用一个数值来表示。该算法允许同一 ...

KFCM算法的matlab程序（用FCM初始化聚类中心） 在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法，现在用matlab程序对iris数据库进行实现，用FCM初始化聚类中心，并求其准确度与运行时间。 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http ...

1.模糊理论概述： 在我们的日常生活中有许多的事物，或多或少都具有模糊性和混淆不清的特性。“模模糊糊”的概念，是最微妙且难以捉摸，但却又是常見最重要的，但在近代数学中却有了很清晰的定义。 模糊理论的 ...

FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识 ...

K均值聚类是基于原型的、划分的聚类方法。聚类数K由用户指定，初始的K个聚类中心随机选取，然后将每个点分派到最近的聚类中心，形成K个簇，接下来重新计算每个簇的聚类中心，重复上一步，直到簇不发生变化或达到最大迭代次数为止。距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离 ...

FCM算法的matlab程序 在“FCM算法的matlab程序（初步）”这篇文章中已经用matlab程序对iris数据库进行简单的实现，下面的程序最终的目的是求准确度。 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.采用iris数据库 ...