用C语言写一个FCM算法

你好，我可以回答这个问题。FCM算法是一种模糊聚类算法，可以用于数据挖掘和模式识别等领域。以下是一个用C语言实现FCM算法的示例代码：

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

#define MAX_ITER 100 // 最大迭代次数
#define EPSILON .0001 // 收敛精度

int main()
{
int n, m, k; // n为样本数，m为特征数，k为聚类数
double **data; // 存储样本数据
double **center; // 存储聚类中心
double **u; // 存储隶属度矩阵
double *distance; // 存储样本到聚类中心的距离
double *sum; // 存储隶属度的分母
int i, j, l, iter; // 迭代计数器

// 读入样本数据
scanf("%d%d", &n, &m);
data = (double **)malloc(n * sizeof(double *));
for (i = ; i < n; i++) {
data[i] = (double *)malloc(m * sizeof(double));
for (j = ; j < m; j++) {
scanf("%lf", &data[i][j]);
}
}

// 读入聚类数
scanf("%d", &k);

// 初始化聚类中心
center = (double **)malloc(k * sizeof(double *));
for (i = ; i < k; i++) {
center[i] = (double *)malloc(m * sizeof(double));
for (j = ; j < m; j++) {
center[i][j] = data[rand() % n][j];
}
}

// 初始化隶属度矩阵
u = (double **)malloc(n * sizeof(double *));
for (i = ; i < n; i++) {
u[i] = (double *)malloc(k * sizeof(double));
for (j = ; j < k; j++) {
u[i][j] = (double)rand() / RAND_MAX;
}
}

// 迭代计算
iter = ;
while (iter < MAX_ITER) {
// 计算距离和隶属度
for (i = ; i < n; i++) {
for (j = ; j < k; j++) {
distance[j] = ;
for (l = ; l < m; l++) {
distance[j] += pow(data[i][l] - center[j][l], 2);
}
u[i][j] = 1 / (1 + pow(distance[j], 2));
}
}

// 更新聚类中心
for (j = ; j < k; j++) {
for (l = ; l < m; l++) {
sum[l] = ;
for (i = ; i < n; i++) {
sum[l] += pow(u[i][j], 2) * data[i][l];
}
center[j][l] = sum[l] / pow(u[i][j], 2);
}
}

// 判断是否收敛
double diff = ;
for (i = ; i < n; i++) {
for (j = ; j < k; j++) {
diff += pow(u[i][j] - u_old[i][j], 2);
}
}
if (diff < EPSILON) {
break;
}

iter++;
}

// 输出聚类结果
for (i = ; i < n; i++) {
int max_index = ;
double max_value = u[i][];
for (j = 1; j < k; j++) {
if (u[i][j] > max_value) {
max_index = j;
max_value = u[i][j];
}
}
printf("%d\n", max_index);
}

// 释放内存
for (i = ; i < n; i++) {
free(data[i]);
free(u[i]);
}
free(data);
free(u);
for (i = ; i < k; i++) {
free(center[i]);
}
free(center);
free(distance);
free(sum);

return ;
}