基于等价函数的模糊聚类算法matlab

基于等价函数的模糊聚类算法（Fuzzy C-Means, FCM）是一种经典的非监督机器学习技术，它在MATLAB中通常用于对数据集进行分群。这种算法假设每个样本点可以同时属于多个簇，程度由隶属度函数决定，这使得它特别适合处理数据间的连续性和模糊性。

在MATLAB中，`fitckmeans`函数可以用于实现FCM算法。基本步骤包括：

1. **加载数据**：首先，需要导入包含待聚类特征的数据集，例如`data = load('your_data.mat')`。

2. **初始化**：指定聚类的数量（如`numClusters = 3`），选择初始的中心点（默认随机生成）。

3. **迭代过程**：通过循环计算每个样本点对各个簇的隶属度，然后更新簇中心，直到满足停止条件（比如达到最大迭代次数，或相邻两次迭代中心点的变化小于某个阈值）。

   [clusterIndex, centers] = fitckmeans(data, numClusters);

4. **评估结果**：查看聚类结果、评估指标（如轮廓系数或Calinski-Harabasz指数）以及可视化聚类结果。

[~, distortion] = clusterEvaluation(data, clusterIndex);