模糊聚类matlab代码
时间: 2023-06-11 15:10:00 浏览: 55
以下是一个简单的模糊聚类的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 生成数据
data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);...
randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
% 设置参数
num_clusters = 3; % 聚类簇数
fuzziness = 2; % 模糊度参数
max_iterations = 100; % 最大迭代次数
% 初始化隶属度矩阵
num_points = size(data,1);
u = rand(num_points,num_clusters);
u = u./repmat(sum(u,2),1,num_clusters);
% 迭代聚类
for i = 1:max_iterations
% 计算聚类中心
centroids = u'*data./repmat(sum(u)',1,size(data,2));
% 计算距离矩阵
distances = pdist2(data,centroids).^2;
% 更新隶属度矩阵
u_new = distances.^(-1/(fuzziness-1));
u_new = u_new./repmat(sum(u_new,2),1,num_clusters);
% 判断是否收敛
if norm(u_new-u,'fro') < 1e-6
break;
end
u = u_new;
end
% 可视化结果
[~,clusters] = max(u,[],2);
figure;
scatter(data(:,1),data(:,2),[],clusters,'filled');
```
该示例使用了 k-means 算法的模糊化版本,即 Fuzzy C-Means 算法。其中,隶属度矩阵 $U$ 中的每个元素 $u_{ij}$ 表示第 $i$ 个数据点属于第 $j$ 个聚类的隶属度。聚类过程中,通过计算每个数据点到聚类中心的距离,更新隶属度矩阵和聚类中心,直至收敛。最终的聚类结果通过取隶属度矩阵中每个数据点最大值所在的聚类作为其所属聚类。