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，简称FCM）是一种聚类算法，它适用于非凸、非球形的数据集。为了在Python中利用FCM对图像进行三次迭代并选择最佳结果，你可以使用`skimage`库中的`fcm`函数。这里是一个基本的示例，假设你已经有了图像数据（通常以`numpy`数组表示）：

from skimage.segmentation import fuzzy_cmeans
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有一个二维灰度图像 data
data = ...  # 例如，data = plt.imread('your_image.png', mode='L')

# 定义初始模糊簇中心数目 (通常是2到10)
num_clusters = 3

# 迭代次数
iterations = 3

# 初始化得分列表，用于保存每次迭代后的轮廓系数
scores = []

for i in range(iterations):
    # 进行FCM聚类
    _, membership, _ = fuzzy_cmeans(data, num_clusters, iterations)
    
    # 计算轮廓系数，这是一个评估分割效果的好指标
    score = calculate_contour_coefficient(membership, data)
    scores.append(score)

    # 可视化当前的分割结果
    segmented_image = get_segmented_image(data, membership)
    plt.imshow(segmented_image, cmap='gray')
    plt.title(f"Iteration {i+1}: Score = {score:.2f}")
    plt.show()

# 找出得分最高的聚类结果
best_index = scores.index(max(scores))
best_membership = membership[:, best_index]

# 提取最佳分割的图像
best_segmented_image = get_segmented_image(data, best_membership)

# 显示最佳分割结果
plt.imshow(best_segmented_image, cmap='gray')
plt.title(f"Best Iteration: Score = {max(scores):.2f}")
plt.show()

# 相关问题--
1. FCM算法如何确定模糊簇中心？
2. 轮廓系数是如何计算的？
3. 如果迭代过程中分数一直未见提升，是什么原因？

这个例子中省略了`calculate_contour_coefficient`和`get_segmented_image`函数的实现，你需要自行提供这两个辅助函数来计算轮廓系数和创建可视化分割图像。请注意，实际应用中可能需要调整参数，并根据具体图像调整初始化簇中心的方式。