将kmeans得到的聚类中心作为初始聚类中心输入给FCM聚类的matlab代码
时间: 2023-06-24 10:07:04 浏览: 66
以下是将K-Means得到的聚类中心作为初始聚类中心输入给FCM聚类的MATLAB代码示例:
```matlab
% 假设已经用K-Means算法得到了聚类中心centers
% 将centers作为初始聚类中心输入给FCM聚类
% 数据矩阵X
% 假设有n个数据点,每个数据点有m个特征
[n, m] = size(X);
% 聚类数c
c = 5;
% FCM聚类迭代次数
max_iter = 100;
% FCM聚类的模糊指数
fuzziness = 2.0;
% 将K-Means得到的聚类中心centers作为初始聚类中心
init_centers = centers;
% FCM聚类
[centers, U, obj_fcn] = fcm(X, c, [2.0, max_iter, 1e-5, 1], init_centers);
% 输出聚类结果
[maxU, labels] = max(U);
```
其中,fcm函数是MATLAB自带的模糊C均值聚类函数。第一个参数X是数据矩阵,第二个参数c是聚类数,第三个参数是一个包含四个元素的向量,分别表示模糊指数、最大迭代次数、终止准则和显示标志,第四个参数是初始聚类中心。函数的返回值包括聚类中心、隶属度矩阵和目标函数值。最后通过隶属度矩阵计算出每个数据点所属的聚类标签。
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将kmeans结果作为初始聚类中心输入给fcm聚类的matlab代码
以下是将kmeans结果作为初始聚类中心输入给fcm聚类的matlab代码:
```matlab
% 数据准备
load data.mat; % 加载数据,数据存储在变量data中
k = 3; % 聚类数
m = 2; % 模糊指数
max_iter = 100; % 最大迭代次数
% kmeans聚类
[idx, centers] = kmeans(data, k);
% 将kmeans的聚类中心作为初始聚类中心输入fcm聚类
[center, U] = fcm(data, k, [NaN NaN NaN NaN max_iter], centers);
% 输出聚类结果
[maxU, idx] = max(U);
for i = 1:k
disp(['Cluster ', num2str(i), ' : ', num2str(sum(idx==i))]);
end
```
其中,`data`是待聚类数据,`k`是聚类数,`m`是模糊指数,`max_iter`是最大迭代次数。首先使用kmeans聚类,获取聚类中心。然后将聚类中心作为初始聚类中心输入fcm聚类,得到最终聚类结果。聚类结果通过输出每个簇的数据个数来表示。
fcm聚类使用具体初始聚类中心的matlab代码
以下是使用具体初始聚类中心的 Matlab 代码示例:
首先,我们需要准备数据和初始聚类中心:
```matlab
% 数据
data = [1 2; 1 4; 1 0; 4 2; 4 4; 4 0];
% 初始聚类中心
init_centers = [1 2; 4 2];
```
然后,我们使用 `kmeans` 函数进行聚类:
```matlab
% 聚类
[idx, centers] = kmeans(data, size(init_centers, 1), 'Start', init_centers);
% 输出结果
disp('聚类结果:');
disp(idx);
disp('聚类中心:');
disp(centers);
```
在上面的代码中,我们使用 `kmeans` 函数进行聚类,其中 `Start` 参数指定了初始聚类中心。聚类结果保存在 `idx` 变量中,聚类中心保存在 `centers` 变量中。最后,我们输出聚类结果和聚类中心。
完整代码如下:
```matlab
% 数据
data = [1 2; 1 4; 1 0; 4 2; 4 4; 4 0];
% 初始聚类中心
init_centers = [1 2; 4 2];
% 聚类
[idx, centers] = kmeans(data, size(init_centers, 1), 'Start', init_centers);
% 输出结果
disp('聚类结果:');
disp(idx);
disp('聚类中心:');
disp(centers);
```
输出结果如下:
```
聚类结果:
1
1
1
2
2
2
聚类中心:
1.0000 2.0000
4.0000 2.0000
```
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