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 ...

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. ...

j=1...n，N个样本 i=1...c，C聚类 一、优化函数 FCM算法的数学模型其实是一个条件极值问题： 把上面的条件极值问题转化为无条件的极值问题，这个在数学分析上经常用到的一种方法就是拉格朗日乘数法把条件极值转化为无条件极值问题 ...

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 ...

摘自：http://ramsey16.net/%E8%81%9A%E7%B1%BB%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89fuzzy-c-means/ 经典k-均值聚类算法的每一步迭代中，每一个样本点都被认为是完全属于某一类别。我们可以放松这个条件，假定每个 ...

算法原理 Matlab代码 运行结果 ...