模糊C均值FCM聚类算法详解
模糊C均值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。1973年,JimBezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授,模糊数学领域泰斗)提出了该算法,作为早期硬C均值聚类(HCM)方法的一种改进。深圳电信培训中心(中通信息培训中心)徐海蛟博士上课电子资料。
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