机器学习端到端场景

FCM（模糊C均值聚类）是一种基于模糊数学理论的聚类算法，适用于数据集中存在噪声和不完整信息的情况。在机器学习端到端场景中，FCM可以用于数据预处理、特征提取等步骤，提高模型的准确性和鲁棒性。

Docker隔离性保证了机器学习端到端场景中各组件的独立性和安全性，提高了模型训练和部署的效率。