使用Matlab实现模糊C均值聚类算法实例与详解

function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options)
% FCMClust.m   采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 
% 用法：
%   1.  [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options);
%   2.  [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster);
% 输入：
%   data        ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值
%   N_cluster   ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数
%   options     ---- 4x1矩阵，其中
%       options(1):  隶属度矩阵U的指数，>1                  (缺省值: 2.0)
%       options(2):  最大迭代次数                           (缺省值: 100)
%       options(3):  隶属度最小变化量,迭代终止条件           (缺省值: 1e-5)
%       options(4):  每次迭代是否输出信息标志                (缺省值: 1)
% 输出：
%   center      ---- 聚类中心
%   U           ---- 隶属度矩阵
%   obj_fcn     ---- 目标函数值
%   Example:
%       data = rand(100,2);
%       [center,U,obj_fcn] = FCMClust(data,2);
%       plot(data(:,1), data(:,2),'o');
%       hold on;
%       maxU = max(U);
%       index1 = find(U(1,:) == maxU);
%       index2 = find(U(2,:) == maxU);
%       line(data(index1,1),data(index1,2),'marker','*','color','g');
%       line(data(index2,1),data(index2,2),'marker','*','color','r');
%       plot([center([1 2],1)],[center([1 2],2)],'*','color','k')
%       hold off;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%