有确定初始聚类中心的FCM聚类matlab代码

以下是一个使用 MATLAB 实现的确定初始聚类中心的 FCM 聚类代码示例：

% 导入数据集
load iris
data = meas(:,1:2);

% 设置 FCM 聚类参数
options = [2, NaN, 0.00001, 0];

% 确定初始聚类中心
k = 3; % 聚类数量
init_centers = zeros(k, size(data, 2)); % 初始化聚类中心
init_centers(1,:) = data(ceil(rand()*size(data,1)),:); % 随机选择第一个聚类中心
for i = 2:k
    dist = pdist2(init_centers(1:i-1,:), data); % 计算每个数据点与已有聚类中心的距离
    min_dist = min(dist,[],1); % 取最小距离
    p = min_dist/sum(min_dist); % 计算概率分布
    init_centers(i,:) = data(find(rand()<=cumsum(p),1),:); % 根据概率分布随机选择下一个聚类中心
end

% 进行 FCM 聚类
[centers,U,obj_fcn] = fcm(data, k, options, init_centers);

% 绘制聚类结果
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
index3 = find(U(3,:) == maxU);
figure;
plot(data(index1,1), data(index1,2), 'bo');
hold on;
plot(data(index2,1), data(index2,2), 'ro');
hold on;
plot(data(index3,1), data(index3,2), 'go');
hold on;
plot(centers(:,1), centers(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
title('FCM Clustering Results');

在以上代码中，我们首先导入了一个经典的鸢尾花数据集，并选择前两个特征作为聚类数据。然后，我们设置了 FCM 聚类参数 `options`，其中 `options(1)` 表示聚类数量，`options(3)` 表示终止条件的误差阈值，`options(4)` 表示是否显示聚类过程的细节。接着，我们使用循环随机选择并添加初始聚类中心，直到达到指定数量为止。最后，我们调用 MATLAB 自带的 FCM 聚类函数 `fcm` 进行聚类，并将聚类结果可视化。

需要注意的是，这个方法虽然可以帮助我们更好地初始化聚类中心，但并不能保证一定能得到更好的聚类结果。因此，我们还需要根据具体数据集和聚类任务选择合适的聚类算法和参数。