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FCM(Fuzzy C-Means)和FKM(Fuzzy K-Means)两个聚类算法的核心区别在于它们对数据点所属类别的处理方式、算法运行的灵活性、以及它们对噪声和异常值的敏感度。FCM 通过为每个数据点分配属于各类的隶属度,而不是划分到单一的类别中,这提供了更多的灵活性和对噪音的鲁棒性。而FKM是FCM在特定条件下的近似或特例,通常是指实现上的差异...
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