首先我想说模糊聚类不一定是使用模糊逻辑的聚类算法。

在机器学习术语中，“软”聚类算法被称为模糊聚类，因为它背后的直觉不是“清晰”的（就像数据点只属于一个聚类而不属于其他聚类的硬聚类算法），即对于每个数据点，他们输出一个“概率”向量，该向量对应于每个集群的该点的成员资格（请注意，模糊成员资格不一定是概率）。即使在FCM 算法中，您也只是在做 k-means 的软版本，它与模糊逻辑无关（除了非常笼统的想法，即决策不清晰）

因此，您可以将它们应用于任何数据集。