ECA-C 算法 MATLAB 实现

ECA-C（Enhanced Cellular Automata Clustering）算法一种用于数据聚类的改进型细胞自动机算法。下面是一个简单的MATLAB实现示例：

function [clusters, centroids] = eca_c(data, num_clusters, num_iterations)
    % 初始化聚类中心
    centroids = init_centroids(data, num_clusters);
    
    for iter = 1:num_iterations
        % 计算每个数据点到各个聚类中心的距离
        distances = pdist2(data, centroids);
        
        % 将数据点分配到最近的聚类中心
        [~, assignments] = min(distances, [], 2);
        
        % 更新聚类中心
        centroids = update_centroids(data, assignments, num_clusters);
    end
    
    % 返回聚类结果
    clusters = assignments;
end

function centroids = init_centroids(data, num_clusters)
    % 从数据集中随机选择初始聚类中心
    indices = randperm(size(data, 1));
    centroids = data(indices(1:num_clusters), :);
end

function centroids = update_centroids(data, assignments, num_clusters)
    centroids = zeros(num_clusters, size(data, 2));
    
    for k = 1:num_clusters
        cluster_points = data(assignments == k, :);
        
        if ~isempty(cluster_points)
            % 计算新的聚类中心
            centroids(k, :) = mean(cluster_points);
        end
    end
end

以上代码实现了ECA-C算法的基本框架。其中，`data`是包含数据点的矩阵，每个数据点占据一行；`num_clusters`是要划分的聚类数量；`num_iterations`是迭代次数。函数`eca_c`返回分配结果和最终的聚类中心。

注意，这只是一个简单的实现示例，并没有考虑性能优化和算法参数调整等方面。在实际使用时，你可能需要根据具体情况进行修改和优化。