MATLAB中FCM聚类算法程序代码

FCM聚类算法程序的MATLAB代码可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入数据集和相关的MATLAB库。

2. 定义算法的参数，包括聚类数目C、模糊因子m和最大迭代次数等。

3. 初始化隶属度矩阵U，为每个数据点分配初始隶属度值。

4. 根据指定的停止准则，进行循环迭代，直到满足停止准则为止。

5. 在每次迭代中，更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵V。

6. 根据更新后的隶属度矩阵U和聚类中心矩阵V，计算目标函数的值。

7. 判断是否满足停止准则，如果满足，则输出最终的聚类结果；否则，继续进行下一次迭代。

下面是MATLAB中实现FCM聚类算法的代码示例：

% 导入数据集和相关的MATLAB库
data = load('data.mat');
X = data.X;

% 定义算法参数
C = 3; % 聚类数目
m = 2; % 模糊因子
max_iter = 100; % 最大迭代次数

% 初始化隶属度矩阵U
N = size(X, 1); % 数据点数目
U = rand(N, C);
U = U ./ sum(U, 2);

% 循环迭代
for iter = 1:max_iter
    % 更新聚类中心矩阵V
    V = U.^m * X ./ sum(U.^m, 1);
    
    % 更新隶属度矩阵U
    dist = pdist2(X, V);
    U_new = dist.^(-2/(m-1));
    U_new = U_new ./ sum(U_new, 2);
    
    % 判断是否满足停止准则
    if norm(U_new - U, 'fro') < 1e-6
        break;
    end
    
    U = U_new;
end

% 输出最终的聚类结果
[~, labels] = max(U, [], 2);

% 打印聚类结果
disp(labels);

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