the fuzzy compactness and separation (FCS),MATLAB代码

以下是FCS算法的MATLAB代码示例：

% 生成示例数据集
X = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);
     randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];

% 设置FCS算法参数
num_clusters = 2; % 聚类数
fuzzifier = 1.2; % 模糊因子
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tol = 1e-5; % 收敛阈值

% 初始化隶属度矩阵U
U = rand(size(X,1),num_clusters);
U = bsxfun(@rdivide,U,sum(U,2));

% 迭代计算聚类中心和隶属度矩阵U
iter = 1;
while iter <= max_iter
    % 计算聚类中心
    C = bsxfun(@rdivide,X'*U,sum(U,1)');

    % 计算隶属度矩阵U
    dist = pdist2(X,C).^2;
    U_new = 1./(dist./fuzzifier+1);
    U_new = bsxfun(@rdivide,U_new,sum(U_new,2));

    % 判断是否收敛
    if norm(U_new-U,'fro') < tol
        break;
    end

    % 更新隶属度矩阵U
    U = U_new;
    iter = iter + 1;
end

% 绘制聚类结果
[~,labels] = max(U,[],2);
scatter(X(:,1),X(:,2),[],labels,'filled');

这段代码使用随机生成的二维数据集，将其分为两个聚类。通过调整模糊因子和收敛阈值等参数，可以得到不同的聚类结果。