有具体数据集和具体初始聚类中心的FCM聚类matlab代码

以下是使用具体数据集和初始聚类中心的FCM聚类matlab代码示例：

% 导入数据集
data = csvread('data.csv');

% 设置聚类数量
k = 3;

% 设置模糊指数
m = 2;

% 设置最大迭代次数
max_iter = 100;

% 设置收敛阈值
epsilon = 1e-5;

% 设置初始聚类中心
initial_centers = [[1, 2, 3]; [4, 5, 6]; [7, 8, 9]];

% 运行 FCM 算法
[centers, U, obj_fcn] = fcm(data, k, [m, max_iter, epsilon, NaN], initial_centers);

% 输出聚类结果
labels = max(U);
disp(labels);

% 绘制聚类结果
plot(data(labels==1,1), data(labels==1,2), 'ro');
hold on;
plot(data(labels==2,1), data(labels==2,2), 'gx');
hold on;
plot(data(labels==3,1), data(labels==3,2), 'bs');
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kv', 'MarkerFaceColor', 'k');

在上述示例中，假设数据集位于名为 `data.csv` 的 CSV 文件中，其中每个行代表一个数据点，每个列代表一个特征。初始聚类中心存储在名为 `initial_centers` 的矩阵中，其中每行代表一个聚类中心。运行 FCM 算法后，我们可以从矩阵 `U` 中提取出每个数据点的隶属度，然后使用 `max` 函数将其转换为硬分配的聚类标签。

请注意，上述示例中的代码仅适用于特征数量为 2 的数据集。如果您的数据集具有不同的特征数量，则需要相应地修改绘图代码。