模糊聚类FCM算法python

模糊c均值 (Fuzzy C-Means, FCM) 算法是一种基于模糊集合理论的非监督聚类方法。它将数据点看作属于各个簇的隶属程度而非硬分类，允许数据点同时属于多个簇。在Python中，我们可以利用`sklearn`库中的`fuzzy_cmeans`函数来应用FCM算法。

以下是使用`sklearn`进行FCM聚类的基本步骤：

1. 导入所需的库：

from sklearn.cluster import fuzzy_cmeans
import numpy as np

2. 准备数据集（例如二维数组 `X`）：

data = ... # 你的数据，比如numpy数组

3. 定义参数：需要指定簇的数量 (`n_clusters`)，以及迭代次数 (`max_iter`) 和容忍度 (`tolerance`)，用于衡量算法收敛的标准：

n_clusters = 3
max_iter = 100
tolerance = 0.005

4. 运行FCM算法：

membership_matrix, centers, _ = fuzzy_cmeans(data, n_clusters, max_iter, tolerance)

`membership_matrix` 就是每个样本对各个簇的隶属度，`centers` 是找到的模糊中心点。

5. 可视化结果（如果需要）：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(*data.T, c=membership_matrix.argmax(axis=1), cmap='viridis')
plt.scatter(*centers.T, s=200, c='red', marker='x')
plt.show()