结合kmeans的fcm聚类pycharm代码

以下是结合kmeans的fcm聚类的Python代码，使用PyCharm开发环境：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# FCM函数
def fcm(X, k, m=2, max_iter=100, error=1e-6):
    # 初始化U
    U = np.random.rand(X.shape[0], k)
    U = np.divide(U, np.sum(U, axis=1)[:, None])
    # 迭代
    for i in range(max_iter):
        U_old = U.copy()
        # 计算聚类中心
        centers = np.dot(U.T, X) / np.sum(U, axis=0)[:, None]
        # 计算距离矩阵
        dists = np.linalg.norm(X[:, None, :] - centers[None, :, :], axis=2)
        # 计算隶属度
        U = np.power(dists, -2 / (m - 1))
        U = np.divide(U, np.sum(U, axis=1)[:, None])
        # 判断收敛
        if np.linalg.norm(U - U_old) < error:
            break
    return U, centers

# 加载数据
X = np.loadtxt('data.txt')
# 聚类
U, centers = fcm(X, k=3)
# kmeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, init=centers, n_init=1).fit(X)
# 打印聚类结果
print("FCM with KMeans:")
print(np.argmax(U, axis=1))
print("KMeans:")
print(kmeans.labels_)

其中，`fcm`函数是实现FCM聚类的代码，`KMeans`是sklearn库中的KMeans聚类算法实现，`X`为聚类数据，`k`为聚类数目，`m`为隶属度指数，`max_iter`为最大迭代次数，`error`为收敛误差。`data.txt`为数据文件，数据格式为每行一个样本，每列一个特征。

运行以上代码，即可得到结合KMeans的FCM聚类结果。