模糊聚类分析成绩表python3

模糊聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个模糊的聚类。在Python中，可以使用scikit-fuzzy库来实现模糊聚类分析。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用模糊C均值（FCM）算法对成绩表进行模糊聚类分析[^1]：

import numpy as np
import skfuzzy as fuzz

# 准备数据
data = np.array([[80, 90, 70], [60, 70, 80], [90, 80, 70], [70, 60, 80]])

# 设置模糊C均值算法的参数
cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(data.T, 2, 2, error=0.005, maxiter=1000)

# 根据隶属度矩阵u，将样本划分到不同的聚类中
cluster_membership = np.argmax(u, axis=0)

# 打印每个样本所属的聚类
for i, membership in enumerate(cluster_membership):
    print("样本{}属于聚类{}".format(i+1, membership+1))

这段代码首先导入了必要的库，然后准备了一个成绩表的数据集。接下来，使用`fuzz.cluster.cmeans`函数来执行模糊C均值算法，其中参数2表示要划分的聚类数量，参数2表示模糊度（通常为2），error和maxiter分别表示算法的收敛误差和最大迭代次数。最后，根据隶属度矩阵u，确定每个样本所属的聚类，并打印出来。