fcm函数进行模糊聚类的matlab工具包调用
时间: 2023-11-02 12:07:59 浏览: 38
感谢您的提问。关于fcm函数进行模糊聚类的matlab工具包调用,您可以通过以下代码实现:
```matlab
%导入数据
load iris.dat;
X = iris(:,1:4);
%设置参数
options = [2, 100, 1e-5, 0];
%进行模糊聚类
[center, U, objFun] = fcm(X, 3, options);
%结果展示
plot(X(:,1),X(:,2),'o');
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
index3 = find(U(3,:) == maxU);
line(X(index1,1),X(index1,2),'marker','*','color','g');
line(X(index2,1),X(index2,2),'marker','*','color','r');
line(X(index3,1),X(index3,2),'marker','*','color','b');
```
希望对您有所帮助!
相关问题
fcm模糊聚类matlab实例
以下是一个简单的 FCM 模糊聚类的 MATLAB 实例:
```matlab
% 生成随机数据
data = [randn(100,2)*0.75+ones(100,2);...
randn(100,2)*0.5-ones(100,2)];
% 设置模糊聚类的参数
num_clusters = 2;
options = [2.0, 100, 1e-5, 0];
% 进行 FCM 聚类
[centers, U] = fcm(data, num_clusters, options);
% 绘制聚类结果
figure;
plot(data(:,1), data(:,2),'o');
hold on;
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
line(data(index1,1),data(index1,2),'linestyle','none',...
'marker','*','color','g');
line(data(index2,1),data(index2,2),'linestyle','none',...
'marker','*','color','r');
plot(centers(1,1),centers(1,2),'x','color','k',...
'markersize',12,'linewidth',2);
plot(centers(2,1),centers(2,2),'x','color','k',...
'markersize',12,'linewidth',2);
```
以上代码中,首先生成了一个包含 200 个数据点的随机数据集,然后指定聚类参数并调用 FCM 函数进行聚类。最后,根据聚类结果绘制出数据点和聚类中心的散点图。
需要注意的是,上述代码中的聚类结果可能因为数据点的随机性而有所不同。如果需要得到稳定的聚类结果,可以增加迭代次数或调整其他参数,或者使用多次聚类取平均值的方法来得到更好的结果。
调用FCM函数时输出聚类中心和范围
在调用FCM函数时,可以通过设置输出参数来获取聚类中心和范围。一般来说,FCM函数的输出参数会包括以下内容:
1. 聚类中心:每个聚类的中心点,可以表示为一个矩阵或向量。
2. 范围:每个聚类的半径或方差,可以表示为一个矩阵或向量。
在 MATLAB 中,可以通过以下代码来调用 FCM 函数并获取聚类中心和范围:
```matlab
% 设置输入参数
data = % 待聚类的数据
c = % 聚类个数
options = % FCM算法的选项
% 调用 FCM 函数
[center, U, obj_fcn] = fcm(data, c, options);
% 获取聚类中心和范围
range = std(data)*sqrt(max(U));
```
在上面的代码中,`center` 变量即为聚类中心,`range` 变量即为范围。其中,`std(data)` 表示数据的标准差,`max(U)` 表示每个数据点所属的隶属度最大的聚类的隶属度值。