以模糊C均值（FCM）对下面图像进行分割，要求运行3次，选分得最好的那次。python代码

模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）是一种基于概率的数据聚类算法，常用于图像分割。在这种方法中，每个像素被赋予属于多个簇的概率，而不是非黑即白的二元归属。下面是使用Python的sklearn库和scipy库实现FCM算法并对图像进行三次迭代，然后选择最佳结果的一个简单示例：

from skimage import data, io
import numpy as np
from sklearn.cluster import fuzzy_cmeans
from scipy.optimize import fmin

# 加载图像
image = io.imread('your_image_path', as_gray=True)  # 替换为你的图片路径
image = image.astype(np.float)

# 设置初始聚类中心（这里可以随机选取，也可以手动设定）
centers = np.random.rand(image.shape[0], image.shape[1])

# 定义迭代次数（这里是三次）
max_iterations = 3

# 对图像进行多次FCM聚类
best_score = float('inf')  # 初始化最高得分
best_segmentation = None

for _ in range(max_iterations):
    segmentation, _, score = fuzzy_cmeans(image, centers, 2, maxIterations=1)  # 聚类2类，可以根据需要调整
    if score < best_score:
        best_segmentation = segmentation
        best_score = score

print(f"Best iteration with a score of {best_score:.4f}:")
io.imshow(best_segmentation, cmap='gray')

在这个例子中，我们首先加载图像并将其转换为灰度。然后设置初始聚类中心，对于每一轮迭代，我们应用FCM函数并计算得分。如果当前轮次的得分优于之前最好的，我们就更新最好得分和结果。最后，显示得分最高的聚类分割。