聚类算法及python实现——模糊C均值(FCM)模糊C和K均值的区别K均值：硬聚类，隶属度只有0和1，基于“类内误差平方和最小化”原则模糊C：模糊聚类，隶属度取值为[0，1]，基于“类内加权误差平方和最小化”原则步骤step1：给定聚类个数，模糊系数，迭代次数(k-means是聚类中心不再发生变化停止)，初始化隶属度矩阵step2：根据聚类中心更新公式，计算聚类中心step3：根据隶属度更新公式