如果你正在做聚类，尤其是模糊 C 均值（FCM）算法的优化，Weka 工具可算是个挺不错的选择。它能通过支持样本加权和离散系数来提升传统聚类算法的精度，一些硬性聚类在模糊数据中的不足。是在数据分布较为模糊的场景下，FCM 能够更好地展现出数据的真实结构。Weka 本身操作起来也蛮，适合刚接触数据挖掘的朋友。你可以直接在工具中进行调试和可视化，省去不少时间。对于那些需要实现类似功能的开发者，可以参考一下 Weka 的应用案例，尤其是经典数据集时的效果挺值得一试。

另外，FCM 算法的引入样本加权和离散系数也可以进一步优化聚类结果。其实，聚类本身就蛮有趣的，你可以通过调整加权和系数值，快速看到算法效果的变化，提升的精准度。如果你有兴趣深入了解，也可以查阅相关的 Matlab 实现，或者了解如何通过模糊聚类算法来进行图像分割等任务，挺有意思的。