FCM聚类：归一化数据后进行聚类操作的Matlab代码
# 用Matlab实现FCM聚类：归一化与数据分类探索
在数据处理和分析的领域中，FCM（模糊C均值聚类）算法是一种常用的无监督学习方法，它能将数据
点划分到不同的簇中，每个数据点以一定的隶属度属于各个簇。今天咱就唠唠怎么在Matlab里实现FCM聚
类，并且先对数据进行归一化处理，还能自定义聚类个数，最后求得每类的具体数据。
## 数据归一化的重要性
在进行聚类分析之前，数据归一化是一个很关键的步骤。不同特征的数据可能具有不同的尺度，这
会影响聚类算法的性能。比如，一个特征的取值范围是0 - 1，另一个特征取值范围是0 - 1000，这种巨大
的尺度差异可能导致聚类结果偏向于大尺度的特征。通过归一化，我们能把所有特征都映射到相同的尺度
范围，让算法更加公平地对待每个特征。
## Matlab代码实现
```matlab
% 1. 导入数据
% 这里假设数据存储在一个名为'data'的矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
data = load('your_data_file.txt');
% 2. 数据归一化
minVals = min(data);
maxVals = max(data);
ranges = maxVals - minVals;
normData = zeros(size(data));
[m, n] = size(data);
for j = 1:n
normData(:,j) = (data(:,j) - minVals(j))./ ranges(j);
end
% 3. 自定义聚类个数
c = 3; % 这里设置聚类个数为3，可以根据需求修改
% 4. FCM聚类
options = [2 100 1e-5 0]; % 模糊加权指数、最大迭代次数、最小改进量、初始化方式
[U, centers] = fcm(normData, c, options);
% 5. 确定每个数据点所属的类别
