FCM聚类的基本思想是什么？

为叙述清晰，先来考虑非模糊聚类问题，每个样本只属于一个聚类。此时，可以设置聚类的准则为各类的类内平方和最小，类内平方和是各类内数据与其中心的距离平方和。显然越小，这个中心与分类结果越合理。在这一个准则下，可以推导辩凯出来 HCM 也就是k均值聚类，它是硬聚类，也可以看做硬的FCM。FCM的思路和它是基本一致的，也烂灶裤是一各类的“类内平方和”加到一起最小维标准的，但是这个“类内平方和”比HCM的稍微好了一点，它在每个数据与中心之间的距离之前成了一个权，这个权就是隶属度，显然这么做更加合理，隶属度小的距离其的作用就被抑制了，FCM的这个准则，通常又叫做“加权误差平方和最小化准则”，前面的HCM当然就是“误差平方和饥简最小化准则”了。

标签：FCM,聚类,思想