c

means，

fcm）算法，即众所周知的模糊

isodata，是利用模糊隶属度值来确定向量相对于每一个类别的相近程度。fcm

算法在被在提出之时被作为早期硬

c

均值聚类（hard

c

means，

hcm）方法的一种改进，其中硬

c

均值聚类算法是指将每个像素直接并唯一的划分到某个类别当中。”

“fcm

将

n

个向量(

1，2，...，.)

i

x

i

n

?分为

c

个类，通过求得最优的聚类中心值以及模糊隶属度值使得目标函数达到最小。fcm

和

hcm

的主要区别在于

fcm利用模糊隶属度值实现分割，其中每一类的隶属度值均在[0，1]之间。不过任一向量对于所有类的隶属度的之和总等于

1，即......”

陶宇一边讲一边写。

苏杨则在身旁听得津津有味，时不时地就连连点头。

陶宇问：“明白了吗？”

苏杨要么回答“明白了”要么就连忙说有点不明白，陶宇于是接着再讲。

大礼堂里鸦雀无声。

没有人离去，所有学员都目瞪口呆地看着，直接傻眼了。

大家本来只是好奇，苏杨这样的一个进修学员怎么会问出那么古怪的问题，他听得懂吗？

当然，大家也想听听陶宇怎么讲述。

是以大家都留了下来。

讲台上的话筒一直开着，起先是陶宇忘记关了，后面，主持人发现大家都兴致盎然，于是就故意把陶宇和苏杨的对话放了出来，所以大家都听见了。

大家起先还听得津津有味，可是听着听着，情况突然变了，因为大家都听不懂了！

妈的！

这不是医学课吗，怎么高数都整出来了？

大家都傻眼了，看着陶宇在白板上唰唰唰写出来的一大串计算，直接傻眼了。

很多人更是看见了外星人一般：“我艹！不是吧？医学上还有这种东西？”

医学上用到一些生物化学的知识，这很好理解，可是高数.....

大家都不知该说什么了。

陶宇洋洋洒洒地讲述，越讲越是来了兴致，越讲越是唾沫横飞。

呼——

他长长吐了口气，随后拧开一个矿泉水瓶咕咚咕咚地喝了几大口，这才问苏杨：“懂了吗？”

“懂了。”苏杨点头。

“那你说说看！”陶宇考问。

“我们在这里重复第（2）步和第（3）步，直至算法收敛。当所有模糊组聚类中心值在两次迭代过程中小于一个预先设定的阈值时，取值为

0.001，迭代过程终止。”

陶宇听了，好一半天不动，回过神后，他砰的在讲台上拍了一巴掌，激动地道：“苏杨，别进修了，你这水平还进修个屁啊，明天来跟我，直接读研，手续我帮你办！”

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