Es un método de agrupación en clúster que permite que una parte de los datos pertenezca a dos o más agrupaciones. Fue desarrollado por Joseph C. Dunn en 1.973 y mejorado por James C. Bezdek en 1.981.
Se usa frecuentemente en el reconocimiento de patrones. Se basa en el mínimo de la siguiente función objetivo:
Donde:
m es cualquier número real mayor que 1,
uij es el grado de miembros de xi en el grupo j,
xi es la ienesima dimensión (d) de los datos medidos,
cj es el centro de la dimensión d del grupo
|| * || es cualquier norma que expresa la similitud entre cualquier dato medido y el centro.