在matlab中做模糊C均值聚类（fcm）算法如何体现初始隶属度?

来源：学生作业帮编辑：作业帮分类：综合作业时间：2024/05/15 10:50:28

在matlab中做模糊C均值聚类（fcm）算法如何体现初始隶属度?
如题

我贴部分FCM的Matlab代码：
　　expo = options(1); % Exponent for U
　　max_iter = options(2); % Max.iteration
　　min_impro = options(3); % Min.improvement
　　display = options(4); % Display info or not
　　obj_fcn = zeros(max_iter,1); % Array for objective function
　　U = initfcm(cluster_n,data_n); % Initial fuzzy partition
　　% Main loop
　　for i = 1:max_iter,
　　[U,center,obj_fcn(i)] = stepfcm(data,U,cluster_n,expo);
　　if display,
　　fprintf('Iteration count = %d,obj.fcn = %f\n',i,obj_fcn(i));
　　end
　　% check termination condition
　　if i > 1,
　　if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro,break; end,
　　end
　　end
　　其中
　　U = initfcm(cluster_n,data_n); % Initial fuzzy partition
　　这个就是初始化划分矩阵,随机产生一个隶属度矩阵,
　　代码如下：
　　U = rand(cluster_n,data_n);
　　col_sum = sum(U);
　　U = U./col_sum(ones(cluster_n,1),:);
　　上面就是它初始化的一个隶属度矩阵,
　　cluster_n行,data_n列.
　　即一列中从上到下表示每个样本隶属与每一类的隶属度.
　　然后在算法中不断迭代,
　　最后得到的还是如此大的一个矩阵,代表每个样本隶属与每一类的隶属度
　　然后选择最大的那个就是,它就属于那一类.

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