阅读 87

模糊C-均值聚类(matlab数学建模)

简单介绍

它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。假设样本集合为X={x1 ,x2 ,…,xn },将其分成c 个模糊组,并求每组的聚类中心cj ( j=1,2,…,C) ,使目标函数达到最小。

一个示例

%加载数据
load fcmdata.dat
%使用模糊c找到两个聚类
[centers,U] = fcm(fcmdata,2);
%将每个数据点分类到具有最大成员值的集群中。
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2,:) == maxU);
%绘制群集数据和群集中心
plot(fcmdata(index1,1),fcmdata(index1,2),'ob')
hold on
plot(fcmdata(index2,1),fcmdata(index2,2),'or')
plot(centers(1,1),centers(1,2),'xb','MarkerSize',15,'LineWidth',3)
plot(centers(2,1),centers(2,2),'xr','MarkerSize',15,'LineWidth',3)
hold off
复制代码
文章分类
阅读
文章标签