有较大数据集和初始聚类中心的FCM聚类matlab代码

以下是一个基于Matlab的FCM聚类代码示例，需要较大的数据集和初始聚类中心。

%初始化
clear all;
close all;

%生成数据
data = rand(1000,3);

%设置参数
m = 2;                     %模糊指数
epsilon = 0.001;           %停止阈值
maxIter = 100;             %最大迭代次数
numClusters = 10;          %聚类数目

%初始化隶属度矩阵U
U = zeros(size(data,1),numClusters);
for i=1:size(data,1)
    U(i,randi(numClusters))=1;
end

%迭代
for iter=1:maxIter
    %计算聚类中心
    C = U.^m*data./(sum(U.^m,1))';
    %计算距离
    dist = pdist2(data,C);
    %计算隶属度矩阵
    U_new = zeros(size(data,1),numClusters);
    for i=1:size(data,1)
        for j=1:numClusters
            if dist(i,j)==0
                U_new(i,j)=1;
            else
                U_new(i,j)=(1/dist(i,j))^2/(sum((1./dist(i,:)).^2));
            end
        end
    end
    %计算变化量
    delta = norm(U_new-U);
    %更新隶属度矩阵
    U = U_new;
    %停止条件
    if delta<epsilon
        break;
    end
end

%聚类结果
[~,labels] = max(U,[],2);

%可视化
figure;
scatter3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),10,labels,'filled');
colormap(jet(numClusters));

运行该代码需要安装Matlab和Statistics and Machine Learning Toolbox。

以上代码中，我们首先生成一个大小为1000x3的随机数据集。然后设置聚类参数，包括模糊指数m，停止阈值epsilon，最大迭代次数maxIter和聚类数目numClusters。接下来，我们初始化隶属度矩阵U，并随机分配每个样本到一个聚类中心。然后，我们在每次迭代中计算聚类中心，计算距离，计算隶属度矩阵，并更新隶属度矩阵。在每次迭代结束后，我们计算变化量delta，并检查是否满足停止条件。最后，我们将聚类结果可视化。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改和优化。