FCM和kmeans的区别

FCM (Fuzzy C-Means) 和 K-Means 是两种常见的聚类算法，它们用于数据集分组，但有明显的区别：

1. **K-Means**：
- **硬聚类**：K-Means 是一种确定性的算法，它假设每个样本点要么属于某个簇，要么不属于任何簇，不存在模糊边界。它试图将数据集划分为固定数量（预先设定的K值）的簇，每个簇由其质心（中心点）代表。
- **离散分类**：每个样本点只分配给一个特定的簇，不会存在部分归属的情况。
- **迭代过程**：K-Means 的优化基于不断更新每个簇的质心位置，直到簇不再变化或达到预设的最大迭代次数。

2. **Fuzzy C-Means (FCM)**：
- **软聚类**：Fuzzy C-Means 是一种概率模型，允许样本点有多重归属，每个样本点会被分配到多个簇，程度上表示隶属度而不是非黑即白。
- **模糊划分**：簇内的成员可以有不同的隶属度，簇之间的界限不是明确的，而是通过隶属度函数定义的。
- **连续赋权**：每个样本点的隶属度是一个介于0和1之间的实数，总和通常接近1但不一定等于1。

**相关问题--:**
1. FCM相比K-Means如何处理噪声和异常值？
2. FCM算法的收敛性质和K-Means有何不同？
3. 当数据集类别间的边缘模糊不清时，你会选择哪种聚类方法？