MATLAB：基于不确定均值和不确定方差的区间二型模糊聚类算法代码生成

以下是基于不确定均值和不确定方差的区间二型模糊聚类算法的MATLAB代码实现：

function [U, C, Obj] = interval_type2_fuzzy_clustering(X, c, m, epsilon, max_iter)
% X: 数据集，每行表示一个数据点，每列表示一个特征
% c: 聚类个数
% m: 模糊指数
% epsilon: 终止条件，当聚类中心变化小于epsilon时停止迭代
% max_iter: 最大迭代次数

[N, d] = size(X); % N为数据点个数，d为特征个数

% 初始化聚类中心
C = zeros(c, d);
for i = 1:c
    C(i, :) = X(i, :);
end

U = zeros(N, c); % 初始化隶属度矩阵

iter = 0;
Obj = zeros(max_iter, 1); % 记录每次迭代的目标函数值

while iter < max_iter
    % 计算隶属度
    for i = 1:N
        for j = 1:c
            U(i, j) = 1 / sum((interval_dist(X(i, :), C(j, :), 'type2')) .^ (2 / (m - 1)));
        end
    end
    
    % 计算聚类中心
    C_old = C;
    for j = 1:c
        num = zeros(1, d);
        den = 0;
        for i = 1:N
            num = num + (U(i, j) .^ m) .* (interval_mul(X(i, :), interval_dist(X(i, :), C(j, :), 'type2')) / interval_dist(X(i, :), C(j, :), 'type2'));
            den = den + (U(i, j) .^ m);
        end
        C(j, :) = num / den;
    end
    
    % 计算目标函数值
    obj = 0;
    for i = 1:N
        for j = 1:c
            obj = obj + (U(i, j) .^ m) * interval_dist(X(i, :), C(j, :), 'type2');
        end
    end
    Obj(iter + 1) = obj;
    
    % 判断迭代是否结束
    if interval_dist(C, C_old, 'type2') < epsilon
        break;
    end
    
    iter = iter + 1;
end

Obj = Obj(1:iter); % 去除多余的空间
end

function dist = interval_dist(x, y, type)
% 计算区间距离
if strcmp(type, 'type2')
    dist = max([interval_add(x, y, 'type2'); interval_add(x, -y, 'type2')]);
end
end

function res = interval_add(x, y, type)
% 区间加法
res = zeros(1, length(x));
if strcmp(type, 'type2')
    res(1) = x(1) + y(1) - sqrt(2 * x(2) * y(2)));
    res(2) = x(2) + y(2);
end
end

function res = interval_mul(x, y)
% 区间乘法
res = zeros(1, length(x));
res(1) = x(1) * y(1);
res(2) = x(1) * y(2) + x(2) * y(1) + x(2) * y(2);
end

在MATLAB中调用该函数，可以得到聚类结果，及每次迭代的目标函数值。