在不调用函数的情况下实现Robust Fuzzy C-Means (RFCM)

要在不调用函数的情况下实现Robust Fuzzy C-Means (RFCM)，你需要按照RFCM算法的步骤进行手动编码实现。以下是RFCM算法的主要步骤：

1. 准备数据：将数据集准备成一个矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

2. 初始化隶属度矩阵：随机生成一个与数据集大小相同的隶属度矩阵U，其中每个元素表示样本对于每个聚类的隶属度。

3. 迭代更新隶属度和聚类中心：根据当前的隶属度矩阵U，计算每个样本对于每个聚类的隶属度，并更新聚类中心。

4. 计算鲁棒代价函数：根据更新后的聚类中心，计算每个样本到聚类中心的距离，并基于鲁棒代价函数进行修正。

5. 判断停止条件：根据设定的停止条件（如最大迭代次数或者聚类中心的变化率），判断是否继续迭代。

以下是一个简单的RFCM算法的代码示例：

function [U, centroids] = rfcm(data, num_clusters, max_iter)
    [num_samples, num_features] = size(data);
    
    U = rand(num_samples, num_clusters);  % 随机初始化隶属度矩阵
    U = U ./ sum(U, 2);
    
    centroids = rand(num_clusters, num_features);  % 随机初始化聚类中心
    
    for i = 1:max_iter
        % 更新聚类中心
        centroids = (U' * data) ./ sum(U)';
        
        % 更新隶属度矩阵
        distances = pdist2(data, centroids);
        U = 1 ./ ((distances ./ distances).^2);
        U = U ./ sum(U, 2);
        
        % 计算鲁棒代价函数
        e = abs(data - centroids(cluster_labels, :));
        e_median = median(e(:));
        rho = 1.4826 * e_median;
        w = 1 ./ (1 + (e / (3 * rho)).^2);
        
        % 更新隶属度矩阵
        U = U .* (w .^ 2);
        U = U ./ sum(U, 2);
    end
    
    [~, cluster_labels] = max(U, [], 2);
end

在这个示例中，`data`是数据集，`num_clusters`是聚类簇的数量，`max_iter`是最大迭代次数。函数返回最终的隶属度矩阵U和聚类中心centroids。

请注意，这只是一个简单的RFCM算法实现示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行一些调整和优化。同时，这里使用了`pdist2`函数来计算样本间的距离，如果不想使用该函数，也可以手动计算距离。