fcm演算法是一種基於劃分的聚類演算法
，能夠將相似度比較高的分配到同乙個簇當中，也可以說是同乙個簇當中的物件分配到同乙個簇當中。
反之而言，相似度不高的不會被分配在同乙個簇中，或者說，不在同乙個簇中的物件，相似度不高（低）。
一般而言都會有乙個隸屬度函式，在這兒簡稱隸屬度。
隸屬度對於每乙個物件a（這兒用a代表一下每乙個物件這個 寬泛的概念），代表了a本身屬於某乙個簇或者幾何的肯能性或者說程度。
隸屬度函式的取值範圍是 [0,1]
，用概率表示，比較容易理解，若是隸屬度等於1，也就表示a百分百屬於某個簇或者幾何。
簡而言之，a屬於集合b的可能性是0.3，屬於集合c的可能性是0.5，屬於集合d的可能性是0.2，那麼在演算法的分類過程當中，只能說a被分配到c可能性大一點兒，並不是說一定被分配到c中
，很符合模糊一詞的含義。
3.fcm演算法的函式表示式
uij在∈[0,1] , m是乙個加權指數，dij是第i個聚類中心和第j個資料點間的歐幾里得距離
K Means演算法與FCM演算法
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FCM聚類演算法介紹
fcm演算法是一種基於劃分的聚類演算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的物件之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊c均值演算法是普通c均值演算法的改進，普通c均值演算法對於資料的劃分是硬性的，而fcm則是一種柔性的模糊劃分。在介紹fcm具體演算法之前我們先介紹一些模糊集合的基本知識。1 模糊...
動態規劃初步探索
下面用乙個很簡單的例子來具體說明一下dp問題的解題過程。題目如下 描述在乙個星期三的早上，某同學想用扔硬幣的方式來決定是否要去上演算法課。他扔 n 次硬幣，如果當中有連續 m 次以上 含 m 次 的結果都是正面，那麼他就去上課，否則就接著睡覺。假設每次扔硬幣扔出的正反兩面的概率都是 0.5。輸入 輸...