Artificial intelligence 模糊k型聚类隶属度计算

我正在寻找一种聚类算法来模糊聚类分类属性，我发现 我知道它的工作原理，但我不明白隶属度或归属矩阵的计算方法是否与模糊c-均值算法中的矩阵相同？ 在“否”的情况下，您是否介意澄清它的计算方式

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提前感谢您的帮助

使用引用论文的符号，问题是
k-模式的W矩阵的计算方式是否与k-均值相同？

答案是肯定的，不应该有任何区别，当然，对W的所有限制都保持不变；特别是它的转置是随机的（*）

k-均值和k-模的主要区别在于Z的计算，当然还有距离函数。我必须以一种全新的思维重新阅读这篇论文，因为关于Z的细节对我来说有点模糊（双关语的意思），无论是对于k模式算法，硬算法还是模糊算法

（*）说得不那么迂腐：对于每个对象，所有k簇的系数w之和应为1，所有这些系数w必须为正（因此在[0,1]范围内）