FCM算法流程图

FCM算法流程图描述如下： 1. 初始化：随机选择k个聚类中心，并计算每个数据点到各个聚类中心的距离。 2. 分配数据点：将每个数据点分配给距离最近的聚类中心，形成k个簇。 3. 更新聚类中心：重新计算每个簇的质心作为新的聚类中心。 4. 判断收敛条件：如果聚类中心的变化小于预设阈值或达到最大迭代次数，则停止迭代；否则返回步骤2。 5. 输出结果：得到最终的聚类结果。 FCM算法通过迭代优化聚类中心的位置，使得同一簇内的数据点距离聚类中心更近，不同簇之间的距离更远，从而实现数据的聚类分析。