数据插补使用模糊c均值聚类matlab代码

数据插补是指通过已有的数据集来预测或估计缺失的数据值。模糊c均值聚类是一种经典的聚类算法，它能够将数据点划分为不同的模糊簇，每个数据点都具有一定的隶属度。下面是一个使用模糊c均值聚类对数据进行插补的Matlab代码示例：

% 导入数据集
data = [1, 2, NaN, 4, 5, 6, 7, NaN, 9, 10];

% 将NaN值替换为0来进行聚类
data(isnan(data)) = 0;

% 设置聚类的参数
c = 2; % 聚类的簇数
maxIter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-6; % 收敛阈值

% 使用fcm函数进行模糊c均值聚类
[center, U] = fcm(data, c, [2.0, 100, tol]);

% 对缺失值进行插补
for i = 1:length(data)
    if data(i) == 0
        % 计算数据点对每个簇的隶属度
        u = U(:, i);
        
        % 通过隶属度加权平均计算插补值
        data(i) = sum(u .* center') / sum(u);
    end
end

% 输出插补后的数据
disp(data);

在以上示例代码中，我们首先导入数据集，然后将其中的缺失值NaN替换为0，接着设置了模糊c均值聚类的参数。通过调用Matlab中的`fcm`函数进行聚类，得到每个数据点对应的隶属度矩阵U和聚类中心center。然后，我们遍历数据集，对缺失值进行插补，计算数据点对各个簇的隶属度，并通过加权平均的方式计算插补值。最后，输出插补后的数据集。