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文档简介

1、模糊聚类1、模糊c划分空间为: 即有c个类,共N个数据(样本,对于某一样本,其在所有类的隶属度值和为1,对于某一个类,所有数据的隶属度值和小于N。2、目标函数中样本与每类原型间的距离使用隶属值加权: 定性上说,距离越小,则越好,但还要考虑隶属度值。3、采用欧式距离(A=I: 4、模糊划分矩阵的元素为 5、聚类中心为: 模糊聚类从某种程度上说就是找到聚类中心。6、流程图为: 举例与程序:在2、5和8周围以-22产生随机数,各20组数据,维数为2。结果为:数据的均值为:2.2273 1.61615.5304 4.67288.7255 8.3218类中心为:5.6280 4.74522.2143 1

2、.6046 clcx2=5+rand(20,2.*4-2;x3=8+rand(20,2.*4-2;x=x1;x2;x3;n,n1=size(x;%x为样本数,n1为样本维数c_max=3;%round(sqrt(n;分的类数%*x为n*m的矩阵,行为样本的个数,列为样本的维数*%*z为c*m的矩阵,行为类的个数,列为每个类的代表中心*%*u为c*n的矩阵,行为类的个数,列为样本数,表示某样本对类的隶属度* z=x(1:c_max,:;%z初始化,x的前c_max个样本为中心。u=zeros(c_max,n;%u初始化sumn=0;sum0=zeros(1,n1;sum1=0;num=0;e=1

3、;%精度初始化while e>1e-6%隶属度值不再发生变化时终止u0=u;%记录前一个的unum=num+1;%记录循环次数for i=1:c_max %列更新ufor k=1:n %行更新u%*计算每个隶属度*t0=norm(x(k,:-z(i,:2;if t0=0%意味着某的数据就是类中心u(:,k=0;%其他隶属度为0,自身为1.u(i,k=1;elsefor j=1:c_maxt1=norm(x(k,:-z(j,:2;t2=(t0/t1(2/(m-1;sumn=sumn+t2;endu(i,k=1/(sumn+0.00001;%得到第k的数据在第k类的隶属度sumn=0;endendend%*更新每类的代表中心z*for i=1:c_maxfor k=1:nr1=u(i,km;sum1=sum1+r1;sum0=sum0+x(k,:.*r1;endz(i,:=sum0/(sum1+0.000001;sum0=0;sum1=0;end%*终止条件部分*e=norm(u-u02;if num>500%防止陷入死循环break;endend%*画出其中的二维图*plot(x(:,1,x(:,2,'*',z(:,1,

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