FCM和Kmeans区别

FCM和Kmeans都是聚类算法，但是它们的思路和实现方式略有不同。FCM采用模糊聚类的思路，将每个数据点都分配一个隶属度，表示该点和每个聚类中心的相似程度，而Kmeans则采用硬聚类的思路，每个数据点只能属于一个聚类中心。另外，FCM的计算复杂度较高，但是对噪声和离群点的容忍度较高，而Kmeans则计算速度较快，但对噪声和离群点的容忍度较低。