模糊c均值聚类 matlab
时间: 2023-08-12 16:08:31 浏览: 74
模糊C均值聚类是一种聚类算法,用于将数据集划分为不同的簇。在这个算法中,每个样本点都有一个隶属度,表示它属于每个簇的程度。模糊C均值聚类的参数包括聚类数目C和参数m。C表示要生成的簇的数量,m是一个控制算法柔性的参数。算法的输出是C个聚类中心点向量和一个模糊划分矩阵,该矩阵表示每个样本点属于每个类的隶属度。根据这个划分矩阵,可以确定每个样本点属于哪个类。聚类中心表示每个类的平均特征,可以看作是该类的代表点。模糊C均值聚类对于满足正态分布的数据具有较好的聚类效果。\[3\]
在Matlab中,可以使用iterateFCM函数来进行模糊C均值聚类的迭代。该函数接受样本数据X、相似分类矩阵U、聚类数cluster_n和幂指数b作为输入,并返回新的相似分类矩阵U_new、聚类中心center和目标函数值obj_fcn。在主函数中,可以调用iterateFCM函数进行迭代,得到聚类中心坐标矩阵center、隶属度矩阵U和目标函数值obj_fcn。然后可以根据隶属度矩阵U将样本点分配到不同的类别,并绘制聚类中心和样本点的散点图。\[1\]\[2\]
请注意,以上是模糊C均值聚类的一般步骤和Matlab代码示例,具体的实现可能会根据具体的问题和数据集进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [基于遗传模拟退火算法的模糊C-均值聚类算法(SAGAFCM)—MATLAB实现](https://blog.csdn.net/m0_56306305/article/details/126296461)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于FCM模糊C均值的数据聚类算法matlab仿真](https://blog.csdn.net/Simuworld/article/details/129104484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]