模糊聚类F检验matlab程序

以下是一个简单的模糊聚类F检验的 MATLAB 程序示例：

% 生成一些随机数据
rng default;
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);
    randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];

% 运行模糊 C 均值聚类算法
options = [NaN NaN NaN 0]; % 默认选项
[centers,U] = fcm(X, 2, options);

% 计算 F 统计量
k = size(centers,1); % 聚类数
n = size(X,1); % 样本数
m = 2; % 特征数
D = zeros(n,k); % 距离矩阵
for j = 1:k
    D(:,j) = sum((X - centers(j,:)).^2,2);
end
Dmin = min(D,[],2); % 每个样本的最小距离平方
Dmin = Dmin.^(-2/(m-1)); % 距离的反函数
F = sum(Dmin.*U.^2)/(n-k); % F 统计量

% 计算 p 值
p = 1 - fcdf(F,k-1,n-k);

% 显示结果
fprintf('F 统计量: %.4f\n',F);
fprintf('p 值: %.4f\n',p);

该程序使用 `fcm` 函数执行模糊 C 均值聚类算法，然后计算 F 统计量和 p 值。需要注意的是，该程序中使用的 F 统计量和 p 值仅适用于二元聚类。对于多元聚类，需要使用不同的统计量和检验方法。