不使用自带fcm函数的matlab代码
时间: 2024-01-07 12:02:39 浏览: 28
如果您想在MATLAB中不使用自带的 fcm 函数来执行模糊C均值聚类,可以使用以下代码:
```matlab
% 设定聚类数量
k = 3;
% 设定模糊因子
m = 2;
% 设定停止条件
epsilon = 0.01;
% 加载数据
load data.mat;
% 设定初始隶属度矩阵U
U = rand(k,size(data,1));
U = bsxfun(@rdivide,U,sum(U));
% 初始化聚类中心
C = zeros(k,size(data,2));
for i = 1:k
C(i,:) = mean(data);
end
% 迭代过程
while true
% 更新聚类中心
for i = 1:k
C(i,:) = sum((U(i,:).^m).*data,1)/sum(U(i,:).^m);
end
% 更新隶属度矩阵U
U_old = U;
d = bsxfun(@minus,data,C);
dis = sum(d.^2,2);
dis = repmat(dis,1,k);
num = 1./dis.^(1/(m-1));
U = bsxfun(@rdivide,num,sum(num,2));
% 判断迭代是否结束
if max(max(abs(U - U_old))) < epsilon
break;
end
end
% 输出聚类结果
[~,labels] = max(U,[],1);
disp(labels);
```
上面的代码将数据加载到 MATLAB 中,初始化隶属度矩阵 U 和聚类中心 C,然后进行迭代过程,直到满足停止条件为止。最后输出聚类结果。
需要注意的是,由于没有使用自带的 fcm 函数,所以该代码的效率可能会比较低,特别是在处理大规模数据时。