模糊聚类分析matlab代码

以下是一个使用MATLAB进行模糊聚类分析的示例代码：

% 数据准备
data = [1 1.5; 1.2 2; 3 4; 3.5 5; 4 4.5; 3.5 2.5; 4.5 1];

% 模糊聚类分析设置
options = [2.0; 100; 1e-5; 0];

% 运行模糊聚类分析
[centers, U] = fcm(data, 2, options);

% 绘制聚类结果
maxU = max(U);
index1 = find(U(1, :) == maxU);
index2 = find(U(2, :) == maxU);
figure;
plot(data(index1, 1), data(index1, 2), 'ob');
hold on;
plot(data(index2, 1), data(index2, 2), 'or');
plot(centers(1, 1), centers(1, 2), 'xb', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
plot(centers(2, 1), centers(2, 2), 'xr', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroid 1', 'Centroid 2');
title('Fuzzy C-Means Clustering');

以上代码使用了MATLAB中的fcm函数进行模糊聚类分析。首先，准备了一组示例数据，然后设置了模糊聚类分析的参数。接下来，调用fcm函数并传入数据、聚类数目和参数选项，得到聚类中心和隶属度矩阵。最后，根据隶属度矩阵将数据点分配到不同的聚类，绘制出聚类结果。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和扩展。