k-Means聚类算法：k-Means是一种广泛应用的无监督学习方法，主要用于数据的分组或聚类。它的目标是将数据集分割成k个不同的群组，使得每个群组内的数据点间距离尽可能小，而不同群组间的数据点距离尽可能大。在k-Means算法中，数据点被分配到最近的聚类中心所属的群组，然后更新聚类中心为该群组内所有数据点的平均位置。这个过程不断迭代，直到聚类中心不再显著移动或者达到预设的最大迭代次数。
Fuzzy c-Means聚类算法：Fuzzy c-Means（FCM）是对k-Means的一种扩展，允许数据点同时属于多个类别，且有不同程度的归属度。在k-Means中，数据点只能唯一地分配到一个群组，而在FCM中，每个数据点对每个群组都有一个隶属度，其值介于0到1之间。FCM通过最大化模糊熵来确定最佳的聚类结果，优化了聚类的边界处理和噪声数据的处理能力。
C#编程语言：C#是由微软开发的一种面向对象的编程语言，广泛用于Windows应用开发、游戏开发、Web应用以及.NET框架下的各种项目。在这里，C#被用来实现k-Means和FCM聚类算法，它提供了强大的数据处理能力和丰富的库支持。
OxyPlot库：OxyPlot是一个用于.NET的开源图表和图形库，可以方便地在WPF、Windows Forms、ASP.NET、Windows Phone、iOS、Android等平台上创建高质量的2D和3D图表。在这个项目中，OxyPlot被用来可视化聚类结果，帮助用户直观地理解数据的分布和聚类效果。
WPF：Windows Presentation Foundation（WPF）是.NET Framework的一部分，用于构建Windows桌面应用程序。它提供了一个丰富的用户界面（UI）框架，包括绘图、2D和3D图形、动画、媒体集成以及数据绑定等功能。在本项目中，WPF可能被用作展示聚类结果的窗口和交互界面。
Clustering Algorithm and Clusterization：聚类算法是数据挖掘中的一个重要部分，它将数据自动分成不同的组，每组内的数据具有相似性。而集群化（Clusterization）是这个过程的总称，包括多种不同的聚类方法，如层次聚类、DBSCAN、谱聚类等。k-Means和FCM都是其中的常用方法，尤其适用于大规模数据集。
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