fcm聚类算法 FCM具有什么作用呢？

FCM具有什么作用呢？

Fuzzy c-means聚类算法可以将输入数据集聚合成一个指定的聚类uun类[函数描述]语法格式[中心，u，obj]fcn]=FCM（数据，聚类un.[中心，u，obj]fcn]=FCM（数据，n，聚类，选项）。[center，U，obj_fcn]=FCM（Data，N_2;输入变量Data----N*m矩阵表示N个样本，每个样本有m维特征值簇_2;N--标量，表示聚集中心的个数，即类别的个数。Options—4*1列向量，其中Options（1）：隶属度矩阵U的索引，>1（默认值：2.0）Options（2）：最大迭代次数（默认值：100）Options（3）：最小隶属度变化，迭代终止条件（默认值：1e-5）选项（4）：每次迭代是否输出信息标志（默认值：0）输出变量中心——聚类中心U——隶属度矩阵obj_FCN——目标函数值

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