function [center, U, obj_fcn] = KFCMClust(data, cluster_n, kernel_b,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] = KFCMClust(Data,N_cluster,kernel_b,options);

%   2.  [center,U,obj_fcn] = KFCMClust(Data,N_cluster,kernel_b);

%   3.  [center,U,obj_fcn] = KFCMClust(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

%   kernel_b    ---- 高斯核参数b                           (缺省值：150)

%   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] = KFCMClust(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;

%   Author: Genial

%   Date:   2005.5

%  一副图中显示多方图片：montage

error(nargchk(2,4,nargin));    % 检查输入参数个数

data_n = size(data, 1); % 求出data的第一维(rows)数,即样本个数

in_n = size(data, 2);   % 求出data的第二维(columns)数，即特征值长度,目前没有用

% 默认操作参数

default_b = 150;         % 高斯核函数参数

default_options = [2;        % 隶属度矩阵U的指数

100;                % 最大迭代次数

1e-5;               % 隶属度最小变化量,迭代终止条件

1];                 % 每次迭代是否输出信息标志

if nargin == 2,

kernel_b = default_b;

options = default_options;

elseif nargin == 3,

options = default_options;

else    % 分析有options做参数时候的情况

% 如果输入参数个数是3那么就调用默认的option;

% 如果用户给的opition数少于4个那么就将剩余的默认option加上;

if length(options) < 4,

tmp = default_options;

tmp(1:length(options)) = options;

options = tmp;

end

% 返回options中是数的值为0(如NaN),不是数时为1

nan_index = find(isnan(options)==1);

% 将denfault_options中对应位置的参数赋值给options中不是数的位置.

options(nan_index) = default_options(nan_index);

if options(1) <= 1,

% 如果options中的指数m不超过1报错

error('The exponent should be greater than 1!');

end

end

% 将options 中的分量分别赋值给四个变量;

expo = options(1);          % 隶属度矩阵U的指数

max_iter = options(2);                % 最大迭代次数

min_impro = options(3);                % 隶属度最小变化量,迭代终止条件

display = options(4);                % 每次迭代是否输出信息标志

obj_fcn = zeros(max_iter, 1);        % 初始化输出参数obj_fcn

U = initkfcm(cluster_n, data_n);        % 初始化模糊分配矩阵,使U满足列上相加为1

% 初始化聚类中心：从样本数据点中任意选取cluster_n个样本作为聚类中心。当然，

% 如果采用某些先验知识选取中心或许能够达到加快稳定的效果，但目前不具备这功能

index = randperm(data_n);   % 对样本序数随机排列

center_old = data(index(1:cluster_n),:);  % 选取随机排列的序数的前cluster_n个

% Main loop  主要循环

for i = 1:max_iter,

% 在第k步循环中改变聚类中心ceneter,和分配函数U的隶属度值;

[U, center, obj_fcn(i)] = stepkfcm(data,U,center_old, expo, kernel_b);

if display,

fprintf('KFCM:Iteration count = % d, obj. fcn = % f \n', i, obj_fcn(i));

end

center_old = center;    % 用新的聚类中心代替老的聚类中心

% 终止条件判别

if i > 1,

if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro, break; end,

end

end

iter_n = i;        % 实际迭代次数

obj_fcn(iter_n+1:max_iter) = [];

% 子函数

function U = initkfcm(cluster_n, data_n)

% 初始化fcm的隶属度函数矩阵

% 输入:

%   cluster_n   ---- 聚类中心个数

%   data_n      ---- 样本点数

% 输出：

%   U           ---- 初始化的隶属度矩阵

U = rand(cluster_n, data_n);

col_sum = sum(U);

U = U./col_sum(ones(cluster_n, 1), :);