模糊聚类分析matlab

模糊聚类分析是一种基于模糊理论的聚类算法，它可以用于图像分割、模式识别、数据挖掘等领域。在Matlab中，可以使用Fuzzy C-Means (FCM)算法进行模糊聚类分析。

以下是一个使用Matlab进行模糊聚类分析的示例代码：

% 加载数据
load iris_dataset.mat

% 设置聚类数目
cluster_n = 3;

% 初始化模糊分区矩阵
U = initfcm(cluster_n, data);

% 进行模糊聚类分析
[center, U, obj_fcn] = fcm(data, cluster_n);

% 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);
index3 = find(U(3,:) == maxU);
line(data(index1,1), data(index1,2), 'marker', 'o', 'color', 'g');
line(data(index2,1), data(index2,2), 'marker', 'o', 'color', 'r');
line(data(index3,1), data(index3,2), 'marker', 'o', 'color', 'b');
title('Fuzzy C-Means Clustering');

% 显示聚类中心
disp('聚类中心:');
disp(center);

这段代码首先加载了一个示例数据集iris_dataset.mat，然后设置了聚类数目为3。接着使用initfcm函数初始化模糊分区矩阵U，然后调用fcm函数进行模糊聚类分析，得到聚类中心center、更新后的模糊分区矩阵U和目标函数值obj_fcn。最后，使用plot函数将聚类结果可视化，并显示聚类中心。