matlab的fcm函数
时间: 2023-11-13 13:56:22 浏览: 52
matlab的fcm函数是一种模糊聚类算法,用于将数据集分成多个模糊的聚类。它基于迭代优化,通过最小化目标函数来确定聚类中心和每个数据点的隶属度。该函数的语法如下:
```
[centers, U] = fcm(data, num_clusters)
```
其中,`data`是一个n×m的矩阵,表示n个m维数据点;`num_clusters`是要分成的聚类数;`centers`是一个num_clusters×m的矩阵,表示每个聚类的中心;`U`是一个n×num_clusters的矩阵,表示每个数据点对每个聚类的隶属度。
相关问题
matlab fcm函数
在Matlab中,FCM函数是用于模糊C均值聚类的函数。FCM函数的实现过程中需要编写几个子函数,包括初始化函数initfcm()、一次聚类过程stepfcm()、距离函数distfcm()和画图函数plotfcm()。[1]
其中,初始化函数initfcm()主要用于初始化隶属度矩阵。一次聚类过程stepfcm()包含目标函数、隶属矩阵的计算等等。距离函数distfcm()用于计算数据点与聚类中心之间的距离。画图函数plotfcm()用于绘制聚类结果的图形。[1]
下面是stepfcm()函数的代码实现,其中包括了目标函数、隶属矩阵的计算等等:[2]
```matlab
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
```
下面是distfcm()函数的代码实现,用于计算数据点与聚类中心之间的距离:[3]
```matlab
function out = distfcm(center,data)
out = zeros(size(center, 1), size(data, 1));
for k = 1:size(center, 1)
out(k,:) = sqrt(sum(((data - ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)',1));
end
end
```
至于plotfcm()函数的代码实现,可以根据具体需求进行编写。[1]
希望以上信息能够帮助到您!
matlab fcm函数使用方法
好的,关于matlab中fcm函数的使用方法,您可以参考以下步骤:
1. 调用fcm函数:可以通过在命令窗口输入fcm来调用函数,格式如下:
[C,U,obj_fcn] = fcm(data, cluster_n, options);
其中,data为样本数据,cluster_n为聚类个数,options是fcm过程中的一些可选参数。
2. 数据准备:在使用fcm之前需要先准备好样本数据,数据应该是一个行向量组成的矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表这个样本在该属性上的取值。
3. 参数设置:在使用fcm之前,需要设置一些参数,以使fcm能够达到最优的聚类效果。可以通过修改options中的参数来进行设置。比如,可以设置模糊因子、迭代次数等。
4. 聚类结果:在调用fcm函数之后,可以得到聚类结果,即每个样本所属的聚类类别及其隶属度。可以通过输出变量C和U来获得聚类结果,其中C为每个聚类的中心点,U为每个样本在每个聚类中的隶属度。
以上就是matlab中fcm函数的使用方法。希望对您有所帮助。