FCM具有什么作用呢？Fuzzy c-means聚類(lèi)算法可以將輸入數(shù)據(jù)集聚合成一個(gè)指定的聚類(lèi)uun類(lèi)[函數(shù)描述]語(yǔ)法格式[中心，u，obj]fcn]=FCM（數(shù)據(jù)，聚類(lèi)un.[中心，u，obj]fcn

FCM具有什么作用呢？

Fuzzy c-means聚類(lèi)算法可以將輸入數(shù)據(jù)集聚合成一個(gè)指定的聚類(lèi)uun類(lèi)[函數(shù)描述]語(yǔ)法格式[中心，u，obj]fcn]=FCM（數(shù)據(jù)，聚類(lèi)un.[中心，u，obj]fcn]=FCM（數(shù)據(jù)，n，聚類(lèi)，選項(xiàng)）。[center，U，obj_fcn]=FCM（Data，N_2;輸入變量Data----N*m矩陣表示N個(gè)樣本，每個(gè)樣本有m維特征值簇_2;N--標(biāo)量，表示聚集中心的個(gè)數(shù)，即類(lèi)別的個(gè)數(shù)。Options—4*1列向量，其中Options（1）：隸屬度矩陣U的索引，>1（默認(rèn)值：2.0）Options（2）：最大迭代次數(shù)（默認(rèn)值：100）Options（3）：最小隸屬度變化，迭代終止條件（默認(rèn)值：1e-5）選項(xiàng)（4）：每次迭代是否輸出信息標(biāo)志（默認(rèn)值：0）輸出變量中心——聚類(lèi)中心U——隸屬度矩陣obj_FCN——目標(biāo)函數(shù)值