一种聚类技术，其中每个数据点的存在由特定聚类中的隶属度确定。 Konsep 模糊 C 均值 模糊C均值（FCM）的第一个概念是它们确定聚类中心，聚类中心标记每个指定聚类的平均位置。该聚类中心已被证明在初始条件或尚未稳定时是不准确的。
每个数据点对于每个指定的簇都
一定的隶属度。聚类中心会采用正确的策略或方法，向正确的点或位置移动，即不断地、不断地、不断地改进聚类 英国 WhatsApp 号码数据 中心以及每个数据点的隶属度。模糊 C 均值的输出是一系列聚类中心和每个数据点的模糊集的多个隶属度。获得的信息可以用来构建一些东西模糊推理系统。
所有这些问题都需要考虑在内，以免通过利润最大化或成本最小化的优化使公司亏损。 在一种情况下，有些事情是无 法用线性方法解决的，因为某些因素是导致目标函数非线性的原因。
例如如果公司面临价格弹性有很
多销售的商品与价格不成正比，或者可以说，产品越有限，价格就越贵。在这种情况下，公司无法线性求解，必须使 散装铅 用非线性方法，因为还需要考虑其他因素。
另一个对数据挖掘中使用的线性和非线性 函数进行建模以解决分类问题的示例，其中之一是支持向量机。用于学习的SVM系统是基于优化理论的。SVM本身就是模式识别领域的旗舰。根据其特点，SVM方法分为2种，即线性和非线性。线性建模在超平面和软边缘上将这两类分开。
