模糊C均值聚类算法（FCM）是一种经典的无监督学习聚类方法，适用于数据集中的模糊性。它与传统的硬聚类不同，允许数据点同时属于多个聚类，具有较好的适应性。FCM算法包含初始化、计算聚类中心、更新隶属度和迭代更新等步骤。关键参数包括聚类数量、模糊因子、最大迭代次数和停止阈值。

使用MATLAB和Python实现FCM算法。MATLAB示例包括数据输入、执行FCM算法并显示结果。Python示例使用sklearn库中的FuzzyCMeans类，通过调整参数执行算法。

FCM算法具有优点：适用于模糊性数据集、提供数据点与聚类的模糊隶属度。缺点：对初始聚类中心敏感、计算复杂度较高、结果依赖于参数设置。

应用FCM算法于图像分割、股票分类和客户聚类。图像分割示例中，读取图像、转换为特征向量、设置参数、执行FCM并显示结果。股票分类示例使用金融数据，FCM对数据进行聚类，根据结果分类股票。客户聚类分析帮助企业理解客户群体特征，进行个性化营销和推荐。

FCM算法在解决模糊性数据聚类问题时有优势，但需注意其敏感性和计算复杂度。实际应用中，结合其他聚类算法和具体情况评估利弊。