c均值聚类算法matlab

以下是一个简单的C均值聚类算法的MATLAB代码示例：

% 生成随机数据
data = rand(100,2);

% 设置初始聚类中心点
k = 3;
centers = rand(k,2);

while true
    % 计算每个数据点属于哪个聚类中心
    distances = pdist2(data, centers);
    [~, labels] = min(distances, [], 2);
    
    % 更新聚类中心点
    new_centers = zeros(k, 2);
    for i = 1:k
        new_centers(i,:) = mean(data(labels == i,:));
    end
    
    % 判断聚类中心是否变化
    if isequal(centers, new_centers)
        break;
    end
    
    centers = new_centers;
end

% 可视化结果
scatter(data(:,1), data(:,2), [], labels, 'filled');

此代码实现了一个简单的C均值聚类算法，使用随机数据生成了3个聚类中心点，并通过迭代计算每个数据点属于哪个聚类中心，并更新聚类中心点，直到聚类中心点不再变化为止。最后，通过可视化展示了聚类结果。

相关问题

可能性C均值聚类算法 matlab

### 关于可能性C均值聚类算法在MATLAB中的实现

#### 可能性C均值聚类简介
可能性C均值（PCM, Possibilistic C-Means）是一种改进型模糊聚类方法，旨在解决传统FCM对于噪声敏感的问题。该算法通过引入典型度矩阵来衡量数据点属于某一簇的可能性程度。

#### MATLAB 实现代码示例
下面提供了一个简单的可能性C均值聚类算法的MATLAB实现：

function [U,V] = pcm(data,k,max_iter,e)
% data: 输入的数据集 (n_samples,n_features)
% k: 聚类数目
% max_iter: 最大迭代次数
% e: 停止条件阈值

[n,d]=size(data);
m=2; % 模糊指数
eta=0.0001;

% 初始化隶属度矩阵 U 和中心 V
U=rand(k,n); 
for i=1:k
    U(i,:)=U(i,:)/sum(U(i,:));
end
V=data(randperm(n,k),:);

iter=0;
while iter<max_iter,
    % 更新中心向量 V
    for j=1:k
        temp=sum((ones(d,1)*U(j,:)').^m .*data)./(sum(U(j,:).^m)+eps);
        V(j,:)=temp';
    end
    
    % 计算新的隶属度矩阵 U
    dist=zeros(k,n);
    for i=1:n
        for j=1:k
            dist(j,i)=(norm(data(i,:)-V(j,:))^2)/(eta+eps);
        end
    end
   
    U_old=U;
    
    for i=1:n
        for j=1:k
            sum_temp=sum(1./(dist(:,i)./dist(j,i)).^(1/(m-1)));
            U(j,i)=1./sum_temp;
        end
    end
    
    % 判断是否满足停止条件
    if norm(U-U_old,'fro')<e
        break;
    end
    iter=iter+1;
end

此段程序实现了基本的可能性C均值聚类过程，在实际应用中可能还需要根据具体需求调整参数设置以及优化性能[^1]。

模糊c均值聚类算法matlab代码

模糊C均值聚类（Fuzzy C-means Clustering）算法在模式识别和数据挖掘中是一种比较常用的聚类算法。该算法基于最小均方误差的原则，通过对每个样本点进行隶属度计算来进行聚类。在聚类过程中，每个样本点可被归入多个聚类中。

Matlab代码实现模糊C均值聚类算法：

1、 初始化参数：隶属度矩阵U，聚类中心矩阵C，迭代次数k，终止误差tolerance。

2、 对每个样本点计算其对每个聚类中心的隶属度。

3、 根据隶属度和样本点的权值，更新聚类中心。

4、 对于每个样本点计算其隶属度的变化量，如果小于tolerance则停止迭代，否则继续迭代。

5、 返回聚类结果。

Matlab代码：

function [C, U, objFun] = fcm(data, cluster_n, m, tolerance, max_iter)  
% 输入参数：data为样本数据，cluster_n为聚类中心数量，m为隶属度常数，tolerance为终止误差，max_iter为最大迭代次数。
% 输出参数：C为聚类中心矩阵，U为隶属度矩阵，objFun为目标函数的值。

[n, m] = size(data);
U = rand(n, cluster_n); 
U = bsxfun(@rdivide, U, sum(U,2));
C = rand(cluster_n, m);
iter = 0;
objFun = zeros(max_iter, 1);
while iter < max_iter
    U2 = U .^ m;
    C = U2' * data ./ sum(U2)';
    dist = repmat(sum(data.^2, 2), 1, cluster_n) + repmat(sum(C.^2, 2)', n, 1) - 2 * data * C';
    objFun(iter+1) = sum(sum((dist.^2).*U2));
    if iter > 0
        if abs(objFun(iter+1) - objFun(iter)) < tolerance
            break;
        end
    end
    d = dist .^ (-2/(m-1));
    U = d ./ repmat(sum(d, 2), 1, cluster_n);
    iter = iter + 1;
end
objFun(iter+1:end) = [];

该代码实现了模糊C均值聚类算法的主要步骤，通过对输入参数的设定计算出聚类中心和隶属度矩阵。