FCM matlab

FCM算法是指模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means clustering algorithm)。它是一种划分式聚类算法，通过模糊的方法处理聚类问题。FCM算法从一个初始划分开始，需要预先指定聚类数目，并定义一个最优化聚类标准作为度量各类样本分布的代价函数。通过迭代运算逐步降低目标函数的误差值，当目标函数收敛时，可得到最终的聚类结果。在Matlab中，可以使用FCM算法进行聚类分析。

以下是FCM算法在Matlab中的实现代码:

function [U_new, center, obj_fcn] = stepfcm(data, U, c, expo)
    mf = U.^expo;
    center = mf*data./((ones(size(data,2),1)*sum(mf'))');
    dist = distfcm(center, data);
    obj_fcn = sum(sum(dist.^2 * mf));
    temp = dist.^(-2/(expo-1));
    U_new = temp./(ones(c,1)*sum(temp));
end

该代码中的`stepfcm`函数接受输入的数据`data`、当前的隶属度矩阵`U`、聚类数目`c`和模糊指数`expo`，并返回更新后的隶属度矩阵`U_new`、聚类中心`center`和目标函数值`obj_fcn`。

相关问题

fcm算法 matlab

FCM（模糊C均值）算法是一种聚类算法，用于将一组数据点划分为不同的模糊聚类。在Matlab中，可以使用`fcm`函数来实现模糊C均值算法。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Matlab中的`fcm`函数进行模糊聚类：

% 生成一些测试数据
data = [randn(100,2)+ones(100,2); randn(100,2)-ones(100,2)];

% 设置模糊C均值算法的参数
options = [2; 100; 1e-5; 0];

% 使用fcm函数进行聚类
[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), 'o');
hold on;
plot(data(index2,1), data(index2,2), 'x');
plot(centers(1,1), centers(1,2), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
plot(centers(2,1), centers(2,2), 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2);
legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroid 1', 'Centroid 2');

在上述代码中，首先生成了一些测试数据，然后设置了模糊C均值算法的参数。接下来，使用`fcm`函数对数据进行聚类，并返回聚类中心和隶属度矩阵。最后，根据隶属度矩阵将数据点绘制在图上，并标记出聚类中心。

希望这个示例能帮助你理解如何在Matlab中使用模糊C均值算法（FCM）。如果有任何进一步的问题，请随时提问！

fcm 例子 matlab

FCM (Fuzzy c-means) 是一种聚类算法，常用于图像分割、模式识别等领域。在 MATLAB 中，我们可以通过调用 fcm 函数实现 FCM 聚类。

以下是一个简单的 fcm 例子。

假设我们有一个大小为 100x2 的数据集，其中每个样本有两个特征。我们要将这些样本分为 3 类。我们可以按以下步骤实现 FCM 聚类：

1. 加载数据

首先，我们将数据加载到 MATLAB 中。可以使用 load 函数读取 txt 文件，该文件包含我们的数据集。

data = load('data.txt');

2. 设置聚类参数

接下来，我们需要设置 FCM 聚类的一些参数，包括聚类数目、模糊指数和迭代次数。在这个例子中，我们将聚类数目设置为 3，模糊指数设置为 2 和迭代次数设置为 100。

num_clusters = 3;
fuzziness = 2;
max_iter = 100;

3. 运行 FCM 算法

接下来，我们可以运行 FCM 算法并得到聚类结果。可以使用 fcm 函数，该函数的输入参数包括数据集、聚类数目、模糊指数和最大迭代次数。该函数将返回聚类结果，包括每个样本的隶属度和每个聚类的质心。

[centers, U] = fcm(data, num_clusters, [fuzziness max_iter]);

4. 可视化聚类结果

最后，我们可以可视化聚类结果。可以使用 plot 函数将数据集中的每个样本用不同颜色表示，不同颜色代表不同的聚类。可以使用 scatter 函数绘制数据集和聚类质心的散点图。

for i=1:num_clusters
index = U(i,:);
index = index == max(index);
plot(data(index,1),data(index,2),'.','MarkerSize',12)
hold on;
end
scatter(centers(:,1), centers(:,2), 'k', 'filled')
hold off;
xlabel('Feature 1');
ylabel('Feature 2');
title('FCM clustering results');

这个例子演示了如何使用 fcm 函数在 MATLAB 中实现 FCM 聚类，并将结果可视化。