前言：这几天一直都在研究模糊聚类。感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解，正好今天有时间，就来聊一聊模糊聚类。 一：模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1。我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式，在这种模式中，一个元素要么属于这个集合，要么不属于 ...

的）。而在fuzzy c-means中，元素可能属于任何一类，不同的是它们之间的可能性是不同的。数学表 ...

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 ...

目录 模糊理论 Fuzzy C-Means算法原理 算法步骤 python实现 本文采用数据集为iris,将iris.txt放在程序的同一文件夹下。请先自行下载好。 模糊理论 模糊控制是自动化控制领域的一项经典方法。其原理则是模糊数学、模糊逻辑。1965，L. ...

摘自：http://pythonhosted.org/scikit-fuzzy/auto_examples/plot_cmeans.html#example-plot-cmeans-py，加入了自己的理解！ 预测： 经过测试，是可以处理三维数据聚类的： 结果为： ...

聚类分析中存在一种方法:‘模糊C均值’，模糊C均值的发现，要感谢模糊数学之父“扎德”老爷子，他老人家当年提出了“模糊集合论”和“模糊逻辑”，介绍算法之前，先简单的补充一些相关的知识点. 所谓模糊集合论，就是一种处理结果不确定、不能精确 ...

完全照抄公式实现，没什么好讲的，有意的大家可以看： http://wenku.baidu.com/view/ee968c00eff9aef8941e06a2.html 下面是代码: 不知道为什么，在分类数，较多时候，容易出错！ 据论文上讲，算法的性能依赖于初始聚类中心。 所以下 ...

原理简介   模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理论的一种聚类算法，通过隶属度来表示样本属于某一类的概率，原因在于在很多情况下多个类别之间的界限并不是绝对的明确。显然，相比于k-means的硬聚类，模糊c均值聚类得到的聚类结果更灵活。   模糊c均值聚类通过最小化一下目标 ...