FCMClust(模糊c均值聚类算法MATLAB实现).doc
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1、(完整版)FCMClust(模糊c均值聚类算法MATLAB实现)function center, U, obj_fcn = FCMClust(data, cluster_n, options)% FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 用法: 1。 center,U,obj_fcn = FCMClust(Data,N_cluster,options);% 2. center,U,obj_fcn = FCMClust(Data,N_cluster);% 输入:% data - nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值% N_cluster - 标量
2、,表示聚合中心数目,即类别数 options - 4x1矩阵,其中% options(1): 隶属度矩阵U的指数,1 (缺省值: 2.0) options(2): 最大迭代次数 (缺省值: 100) options(3): 隶属度最小变化量,迭代终止条件 (缺省值: 1e5) options(4): 每次迭代是否输出信息标志 (缺省值: 1) 输出:% center - 聚类中心% U - 隶属度矩阵% obj_fcn - 目标函数值% Example: data = rand(100,2);% center,U,obj_fcn = FCMClust(data,2);% plot(data(:
3、,1), data(:,2),o);% hold on;% maxU = max(U); index1 = find(U(1,:) = maxU);% index2 = find(U(2,:) = maxU);% line(data(index1,1),data(index1,2),marker,color,g);% line(data(index2,1),data(index2,2),marker,*,color,r);% plot(center(1 2,1),center(1 2,2),,color,k)% hold off;%if nargin = 2 & nargin = 3, 判断输
4、入参数个数只能是2个或3个error(Too many or too few input arguments!);enddata_n = size(data, 1); 求出data的第一维(rows)数,即样本个数in_n = size(data, 2); % 求出data的第二维(columns)数,即特征值长度 默认操作参数default_options = 2;% 隶属度矩阵U的指数 100; % 最大迭代次数 1e-5; 隶属度最小变化量,迭代终止条件 1; 每次迭代是否输出信息标志 if nargin = 2,options = default_options; else %分析有o
5、ptions做参数时候的情况% 如果输入参数个数是二那么就调用默认的option;if length(options) 4, %如果用户给的opition数少于4个那么其他用默认值;tmp = default_options;tmp(1:length(options)) = options;options = tmp; end % 返回options中是数的值为0(如NaN),不是数时为1nan_index = find(isnan(options)=1); %将denfault_options中对应位置的参数赋值给options中不是数的位置。options(nan_index) = def
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