模糊聚类代码
时间: 2023-07-23 21:20:07 浏览: 44
以下是一个简单的模糊聚类代码示例,使用 Python 中的 scikit-fuzzy 库:
```python
import numpy as np
import skfuzzy as fuzz
# 生成数据
xpts = np.concatenate((np.random.randn(20) * 0.5 + 1, np.random.randn(20) * 0.5 - 1))
ypts = np.concatenate((np.random.randn(20) * 0.5 + 1, np.random.randn(20) * 0.5 - 1))
data = np.vstack((xpts, ypts))
# 创建模糊 c-均值聚类模型
cntr, u, u0, d, jm, p, fpc = fuzz.cluster.cmeans(
data, 3, 2, error=0.005, maxiter=1000, init=None)
# 计算数据点的隶属度
cluster_membership = np.argmax(u, axis=0)
# 绘制聚类结果
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(data[0, :], data[1, :], c=cluster_membership, s=50, cmap='viridis')
ax.scatter(cntr[0, :], cntr[1, :], c='black', s=200, alpha=0.5)
plt.show()
```
这个示例使用随机生成的数据,然后使用 scikit-fuzzy 库中的 `fuzz.cluster.cmeans` 函数执行模糊 c-均值聚类,并绘制聚类结果。你可以根据你的数据和需求进行适当的修改。