matlab做动态模糊聚类图
时间: 2023-09-30 07:12:17 浏览: 85
动态模糊聚类图是指在模糊聚类的基础上,将数据点随时间变化而演化的聚类结果表现出来的图形。在Matlab中,可以使用fuzzy clustering函数进行模糊聚类,并使用动态图形绘制函数进行动态绘制。
具体步骤如下:
1.使用fcm函数进行模糊聚类,获取聚类中心和隶属度矩阵。
2.使用subplot创建子图,并在子图中使用scatter函数绘制数据点。
3.使用for循环迭代不同时间的聚类结果,并在每个时间点使用plot函数绘制聚类中心。
4.使用surf函数绘制隶属度矩阵的动态变化,可以使用set函数动态更新图形。
示例代码如下:
```
% 生成数据
data = rand(100, 2);
% 初始化聚类中心
centers = [0.3 0.3; 0.7 0.7];
% 进行模糊聚类
[centers, U] = fcm(data, 2);
% 创建子图
subplot(1, 2, 1);
scatter(data(:, 1), data(:, 2), 20, U(1, :), 'filled');
hold on;
scatter(centers(:, 1), centers(:, 2), 100, 'r', 'filled');
title('t = 0');
subplot(1, 2, 2);
% 迭代不同时间的聚类结果
for t = 1:10
% 更新聚类中心
centers = [0.3 + t*0.01, 0.3 + t*0.01; 0.7 - t*0.01, 0.7 - t*0.01];
% 更新隶属度矩阵
U = fcm(data, 2, [NaN NaN NaN NaN; centers]);
% 绘制数据点
scatter(data(:, 1), data(:, 2), 20, U(1, :), 'filled');
hold on;
% 绘制聚类中心
scatter(centers(:, 1), centers(:, 2), 100, 'r', 'filled');
% 绘制隶属度矩阵的动态变化
surf(ones(size(data, 1), 1)*centers(1, 1), ones(size(data, 1), 1)*centers(1, 2), ...
reshape(U(1, :), size(data, 1), []), 'EdgeColor', 'none');
surf(ones(size(data, 1), 1)*centers(2, 1), ones(size(data, 1), 1)*centers(2, 2), ...
reshape(U(2, :), size(data, 1), []), 'EdgeColor', 'none');
% 更新图形
set(gca, 'ZLim', [0 1]);
title(['t = ' num2str(t)]);
hold off;
pause(0.5);
end
```