模糊聚类分析，也称为软聚类或模糊C均值（Fuzzy C-Means，FCM），是一种无监督学习方法，主要用于数据集的分类，其主要特点是允许数据对象在类别间的边界处有一定程度的重叠。与传统的二分聚类（如K-means）不同，模糊聚类将每个对象的隶属度定义为一个介于0和1之间的连续值，而不是严格的0或1。

1、初始化：选择一个初始的质心（中心点）集合，这些点可以随机选取，也可以根据先验知识设定。

2、计算距离：对于每个数据点，计算它到所有质心的距离，通常使用欧氏距离或其他度量。

3、分配隶属度：根据距离，为每个数据点赋予每个质心一个隶属度，这个度量通常是一个模糊函数，如Gaussian函数，使得距离越近，隶属度越高。

4、更新质心：根据当前的隶属度分布，重新计算新的质心，这通常是通过加权平均所有数据点的坐标来完成的，权重是对应的隶属度。

5、检查收敛：比较新旧质心，如果变化小于预设的阈值或者达到预设的最大迭代次数，那么聚类过程结束；否则，返回步骤2。

6、输出结果：按照各数据点的隶属度，将它们分配到各个聚类中。

模糊聚类的优点在于可以处理非凸形状的簇，对噪声和异常值更具有鲁棒性，且可以提供每个数据点的不确定性信息，但其缺点是需要预先设定聚类数量，且对距离度量敏感。