优化特征加权的（FCM）算法

优化特征加权的FCM算法是一种改进的FCM算法，主要是在计算隶属度时引入了特征权重，从而能够更好地处理不同特征之间的差异。

下面是一个简单的优化特征加权的FCM算法的C语言实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAX_ITER 1000
#define N 100 // 数据集大小
#define C 3 // 分类数
#define M 2 // 参数m

double rand_double(double a, double b) {
    return a + (b - a) * ((double)rand() / RAND_MAX);
}

int main() {
    int i, j, k, iter = 0;
    double data[N][2]; // 数据集
    double center[C][2]; // 分类中心
    double U[N][C]; // 隶属度
    double dist, sum, obj = 0;
    double w[2] = {1, 2}; // 特征权重

    // 初始化数据集和分类中心
    for (i = 0; i < N; i++) {
        data[i][0] = rand_double(0, 10);
        data[i][1] = rand_double(0, 10);
    }
    for (i = 0; i < C; i++) {
        center[i][0] = rand_double(0, 10);
        center[i][1] = rand_double(0, 10);
    }

    // 迭代计算分类中心和隶属度
    while (iter++ < MAX_ITER) {
        // 计算隶属度
        for (i = 0; i < N; i++) {
            sum = 0;
            for (j = 0; j < C; j++) {
                dist = sqrt(pow(w[0] * (data[i][0] - center[j][0]), 2) + pow(w[1] * (data[i][1] - center[j][1]), 2));
                U[i][j] = pow(1 / dist, 2 / (M - 1));
                sum += U[i][j];
            }
            for (j = 0; j < C; j++) {
                U[i][j] /= sum;
            }
        }

        // 计算分类中心
        obj = 0;
        for (j = 0; j < C; j++) {
            sum = 0;
            for (i = 0; i < N; i++) {
                sum += pow(U[i][j], M) * w[0] * data[i][0];
            }
            center[j][0] = sum / pow(sum, M);

            sum = 0;
            for (i = 0; i < N; i++) {
                sum += pow(U[i][j], M) * w[1] * data[i][1];
            }
            center[j][1] = sum / pow(sum, M);

            // 计算目标函数
            for (i = 0; i < N; i++) {
                obj += pow(U[i][j], M) * pow(sqrt(pow(w[0] * (data[i][0] - center[j][0]), 2) + pow(w[1] * (data[i][1] - center[j][1]), 2)), 2);
            }
        }
        printf("iter %d: obj=%f\n", iter, obj);
    }

    // 输出分类结果
    printf("分类结果：\n");
    for (i = 0; i < N; i++) {
        double max_u = 0;
        int max_j = 0;
        for (j = 0; j < C; j++) {
            if (U[i][j] > max_u) {
                max_u = U[i][j];
                max_j = j;
            }
        }
        printf("(%f, %f) 属于第 %d 类\n", data[i][0], data[i][1], max_j + 1);
    }

    return 0;
}

这段代码实现了一个简单的优化特征加权的FCM算法，使用了随机生成数据集和分类中心的方法来进行测试。你可以根据自己的需求进行修改。需要注意的是，特征权重需要根据具体问题进行调整，以达到更好的效果。