基于MATLAB的模糊聚类

1 实验目的

进一步掌握模糊聚类的原理及应用；
基于MATLAB实现模糊模糊聚类。

2 实验内容

（1）计算样本或变量间的相似系数，建立模糊相似矩阵；

（2）利用模糊运算对相似矩阵进行一系列的合成改造，生成模糊等价矩阵；

（3）最后根据不同的截取水平λ对模糊等价矩阵进行截取分类；

3实验原理

模糊聚类分析是涉及事物之间的模糊界限时按一定要求对事物进行分类的数学方法。聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法，它是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地划分类型。事物之间的界限，有些是确切的，有些则是模糊的。

4实验步骤

实现代码：

（1）

data=[1739.94 1675.15 2395.96 3

373.3 3087.05 2429.47 4

1756.77 1652 1514.98 3

864.45 1647.31 2665.9 1

222.85 3059.54 2002.33 4

877.88 2031.66 3071.18 1

1803.58 1583.12 2163.05 3

2352.12 2557.04 1411.53 2

401.3 3259.94 2150.98 4

363.34 3477.95 2462.86 4

1571.17 1731.04 1735.33 3

104.8 3389.83 2421.83 4

499.85 3305.75 2196.22 4

2297.28 3340.14 535.62 2

2092.62 3177.21 584.32 2

1418.79 1775.89 2772.9 1

1845.59 1918.81 2226.49 3

2205.36 3243.74 1202.69 2

2949.16 3244.44 662.42 2

1692.62 1867.5 2108.97 3

1680.67 1575.78 1725.1 3

2802.88 3017.11 1984.98 2

172.78 3084.49 2328.65 4

2063.54 3199.76 1257.21 2

1449.58 641.58 3405.12 1

1651.52 1713.28 1570.38 3

341.59 3076.62 2438.63 4

291.02 3095.68 2088.95 4

237.63 3077.78 2251.96 4

];

stem(data(:,1),data(:,4),'*','r');

title('数据A与输出的关系图');

xlabel('数据A');

ylabel('输出分类');

实验结果：

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