模糊c均值算法matlab程序

模糊c均值算法matlab程序
模糊c均值算法matlab程序

模糊c均值算法matlab程序
function [center,U,obj_fcn] = FCMClust(data,cluster_n,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] = FCMClust(Data,N_cluster,options);
% 2.[center,U,obj_fcn] = FCMClust(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
% 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] = FCMClust(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;
if nargin = 2 & nargin = 3,%判断输入参数个数只能是2个或3个
error('Too many or too few input arguments!');
end
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
% 默认操作参数
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,
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二那么就调用默认的option;
if length(options) < 4,%如果用户给的opition数少于4个那么其他用默认值;
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,
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 = initfcm(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),:);
% 子函数
function [U_new,center,obj_fcn] = stepfcm(data,U,cluster_n,expo)
% 模糊C均值聚类时迭代的一步
% 输入：
% data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值
% U ---- 隶属度矩阵
% cluster_n ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数
% expo ---- 隶属度矩阵U的指数
% 输出：
% U_new ---- 迭代计算出的新的隶属度矩阵
% center ---- 迭代计算出的新的聚类中心
% obj_fcn ---- 目标函数值
mf = U.^expo; % 隶属度矩阵进行指数运算结果
center = mf*data./((ones(size(data,2),1)*sum(mf'))'); % 新聚类中心(5.4)式
dist = distfcm(center,data); % 计算距离矩阵
obj_fcn = sum(sum((dist.^2).*mf)); % 计算目标函数值 (5.1)式
tmp = dist.^(-2/(expo-1));
U_new = tmp./(ones(cluster_n,1)*sum(tmp)); % 计算新的隶属度矩阵 (5.3)式
% 子函数
function out = distfcm(center,data)
% 计算样本点距离聚类中心的距离
% 输入：
% center ---- 聚类中心
% data ---- 样本点
% 输出：
% out ---- 距离
out = zeros(size(center,1),size(data,1));
for k = 1:size(center,1),% 对每一个聚类中心
% 每一次循环求得所有样本点到一个聚类中心的距离
out(k,:) = sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)',1));
end