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模糊C均值 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值 算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。1973年，Jim Bezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授，模糊数学领域泰斗)提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。深圳电信培训中心（中通信息培训中心）徐海蛟博士上课电子资料。

非常有名的统计学经典书籍，这本书读起来是比较轻松的，因为不需要太多的概率论基础，也没有很复杂的推导或公式。本书采用概率论的频率理论来讨论统计学，重视统计思想及引导如何应用统计学解决实际问题。书中所采用的例子和习题采用的数据绝大多数都是实际的数据（与国内教材的造的数据与例子形成鲜明对比，有点遗憾的数据几乎都是美国的）。除每章的复习题外，所有的习题都有答案。约95%的习题是简单的，做它们可以很好地复习教材内容；但另外5%的习题却只是貌似简单而已，思考它们将使我们受益。第四部分概率有概率论基础的人可以快速略过。

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