matlab 数据聚类fcm

在MATLAB中，FCM（Fuzzy C-Means Clustering）是一种基于模糊集合理论的聚类算法，也称为模糊c均值聚类法。它不同于传统的硬划分聚类，如K-means，FCM允许数据点同时属于多个簇，每个簇的成员程度可以是连续的，而非离散的0或1。

FCM的基本步骤包括：
1. 初始化：选择初始的隶属度矩阵，表示每个数据点对各个簇的模糊隶属度。
2. 计算中心向量：对于每个簇，计算当前所有属于该簇的数据点加权平均值，权重由隶属度决定。
3. 更新隶属度：重新计算每个数据点的隶属度，基于其距离到各个簇中心的距离和簇之间的相似度函数。
4. 迭代：重复步骤2和3直到达到收敛条件，比如隶属度变化很小或达到预设的最大迭代次数。

在MATLAB中，`fitclust`函数提供了一个方便的接口来进行FCM聚类，例如：

[idx, centroids] = fitclust(data, 'fcm', 'NumClusters', k);

这里，`data`是输入数据集，`k`是想要发现的簇的数量。`idx`是簇标签数组，`centroids`是最终找到的簇中心。