快速fcm matlab,FCM的MATLAB实现

% plotflag: 聚类结果 2D/3D 绘图标记,0 表示不绘图,为缺省值

% M: 加权指数,缺省值为 2

% epsm: FCM 算法的迭代停止阈值,缺省值为 1.0e-6

% 输出:

% U: C×N 型矩阵,FCM 的划分矩阵

% P: C×S 型矩阵,FCM 的聚类中心,每一行对应一个聚类原型

% Dist: C×N 型矩阵,FCM 各聚类中心到各样本点的距离,聚类中

% 心 i 到样本点 j 的距离为 Dist(i,j)

% Cluster_Res: 聚类结果,共 C 行,每一行对应一类

% Obj_Fcn: 目标函数值

% iter: FCM 算法迭代次数

% See also: fuzzydist maxrowf fcmplot

if nargin<5

epsm=1.0e-6;

end

if nargin<4

M=2;

end

if nargin<3

plotflag=0;

end

[N,S]=size(Data);m=2/(M-1);iter=0;

Dist(C,N)=0; U(C,N)=0; P(C,S)=0;

% 随机初始化划分矩阵

U0 = rand(C,N);

U0=U0./(ones(C,1)*sum(U0));

% FCM 的迭代算法

while true

% 迭代计数器

iter=iter+1;

% 计算或更新聚类中心 P

Um=U0.^M;

P=Um*Data./(ones(S,1)*sum(Um'))';

% 更新划分矩阵 U

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