如何优化模糊C均值聚类算法(FCM)中的聚类系数以提高其性能？

模糊C均值聚类算法（FCM）是一种基于目标函数优化的聚类方法，通过迭代更新隶属度矩阵和聚类中心来实现数据的软划分。聚类系数算法则用于评估聚类结果的质量，帮助确定最佳聚类数量。 模糊C均值聚类算法 (FCM) 模糊C均值聚类算法（Fuzzy Cmeans Clustering，简称FCM）是一种在数据分析领域广泛应用的聚类算法，该算法最早由Dunn在1974年提出...