编写fcm函数的子函数
时间: 2024-06-05 08:06:29 浏览: 6
FCM(模糊C均值)算法是一种常用的聚类算法,其核心是对数据进行模糊聚类。编写FCM函数时,需要编写以下子函数:
1. 初始化隶属度矩阵函数(init_U):根据数据样本数目和聚类数目,随机生成隶属度矩阵U。
2. 计算聚类中心函数(cal_C):根据隶属度矩阵U和数据样本矩阵X,计算聚类中心矩阵C。
3. 更新隶属度矩阵函数(update_U):根据聚类中心矩阵C和数据样本矩阵X,更新隶属度矩阵U。
4. 检查收敛函数(check_convergence):判断隶属度矩阵U是否收敛,如果收敛则停止迭代。
5. FCM算法主函数(fcm):集成以上子函数,实现FCM算法的迭代过程。
相关问题
matlab fcm函数
在Matlab中,FCM函数是用于模糊C均值聚类的函数。FCM函数的实现过程中需要编写几个子函数,包括初始化函数initfcm()、一次聚类过程stepfcm()、距离函数distfcm()和画图函数plotfcm()。[1]
其中,初始化函数initfcm()主要用于初始化隶属度矩阵。一次聚类过程stepfcm()包含目标函数、隶属矩阵的计算等等。距离函数distfcm()用于计算数据点与聚类中心之间的距离。画图函数plotfcm()用于绘制聚类结果的图形。[1]
下面是stepfcm()函数的代码实现,其中包括了目标函数、隶属矩阵的计算等等:[2]
```matlab
function [U_new, center, obj_fcn] = stepfcm(data, U, c, expo)
mf = U.^expo;
center = mf*data./((ones(size(data,2),1)*sum(mf'))');
dist = distfcm(center, data);
obj_fcn = sum(sum(dist.^2 * mf));
temp = dist.^(-2/(expo-1));
U_new = temp./(ones(c,1)*sum(temp));
end
```
下面是distfcm()函数的代码实现,用于计算数据点与聚类中心之间的距离:[3]
```matlab
function out = distfcm(center,data)
out = zeros(size(center, 1), size(data, 1));
for k = 1:size(center, 1)
out(k,:) = sqrt(sum(((data - ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)',1));
end
end
```
至于plotfcm()函数的代码实现,可以根据具体需求进行编写。[1]
希望以上信息能够帮助到您!
FCM函数matlab
FCM(Fuzzy C-Means)函数是一种模糊聚类算法,在MATLAB中可以使用fcm函数来实现。该函数的基本语法如下:
```
[center, U] = fcm(data, cluster_n)
```
其中,data是一个包含样本数据的矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征;cluster_n是要划分的聚类数。
该函数将返回两个结果:center是聚类中心的矩阵,每一行代表一个聚类中心,每一列代表一个特征;U是隶属度矩阵,每一行代表一个样本,每一列代表该样本对每个聚类的隶属度。
你可以根据需要调整该函数的参数,例如设置模糊指数(默认为2)和最大迭代次数(默认为100),以获得更好的聚类结果。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)