请给我fcm聚类的代码
时间: 2024-02-06 18:10:50 浏览: 22
好的,以下是使用Python实现的FCM聚类代码:
```python
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
def fcm(X, c, m, error=0.0001, maxiter=1000):
# 初始化隶属度矩阵 U
U = np.random.rand(c, X.shape[0])
U /= np.sum(U, axis=0)
# 迭代计算
for i in range(maxiter):
# 计算聚类中心
centroids = U.dot(X) / U.sum(axis=1)[:, None]
# 计算距离矩阵
distances = np.sqrt(((X[:, None, :] - centroids) ** 2).sum(axis=2))
# 更新隶属度矩阵 U
U_new = 1 / (distances / np.expand_dims(np.min(distances, axis=2), axis=2)) ** (2 / (m - 1))
U_new /= np.sum(U_new, axis=0)
# 判断收敛
if norm(U_new - U) < error:
break
U = U_new
# 返回聚类结果
return centroids, U.argmax(axis=0)
# 示例数据
X = np.random.rand(100, 2)
# 聚类数目
c = 3
# 模糊指数
m = 2
# 聚类
centroids, labels = fcm(X, c, m)
# 打印聚类中心和标签
print('Centroids:', centroids)
print('Labels:', labels)
```
其中,`X`是数据矩阵,每行表示一个样本,`c`是聚类数目,`m`是模糊指数,`error`和`maxiter`分别是迭代收敛的误差阈值和最大迭代次数。函数的返回值是聚类中心和标签,其中聚类中心是一个矩阵,每行表示一个聚类中心,标签是一个一维数组,表示每个样本所属的聚类。