是蒙特卡罗方法。蒙特卡罗模拟的基础是通过使用随机抽样对机会元素（或概率性质）进行的实验。当行为有机
会时使用随机元素的模拟技术。使用模糊 C 均值方法进行聚类是一种聚类技术，其中每个数据点的存在由特定聚类中的隶属度确定。
值 模糊C均值FCM的第概念是它
们确定聚类中心，聚类中心标记每个指定聚类的平均位置。该聚类中心已被证明在初始条件或尚未稳定时是不准确的。
每个数据点对于每个指定的簇都有一定的隶属度。聚类中心会通过正确的策略或方法，向正确 波兰电话号码数据 的点或位置移动，即不断地、不断地、不断地改进聚类中心以及每个数据点的隶属度。
模糊 C 均值的输出是系列聚类中心
和每个数据点的模糊集的多个隶属度。获得的信息可以用来构建一些东西模糊推理系统。 使用模 第一数据库 糊 C 均值方法的聚类阶段 1) 确定簇数、加权秩(w)、最大迭代次数(MaxIter)、最小期望误差(s)、初始目标函数(P氧) 和初始迭代 (t) 2）生成随机数作为初始划分矩阵U的元。
