模糊聚类matlab程序
基于matlab的模糊聚类分析
end
fprintf(‘标准化矩阵如下：Y=\n'); disp(Y) end
2.3 标定, 建立模糊相似矩阵
针对上述的标准化矩阵 , 计算各分类对象间的相似程度,
从而建立模糊相似矩阵 R= (rij) n n, 这个过程又称为标定, 计
算标定的方法是很多的, 主要包括三大类方法: (1)相似系数
13
2.1 特征抽取，建立原始数据矩阵
假设待分类对象的集合为 X = { X1, X2, …, Xn }，集合中的每
个元素具有 m 个特征，设第 i 个对象 Xi 的第 j ( j = 1, 2,
…, m ) 个特征为 xij，则 Xi 就可以用这 m 个特征的取值来 描述，记 Xi = ( xi1, xi2, …, xim) 于是,得到原始数据矩阵为： x 11
基于Matlab的模糊聚类分析及其应用
《管理数学实验》课程汇报 学号：2120111705 姓名：贾珊
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Contents
1
预备知识 基于MATLAB的模糊聚 类分析的传递方法 实例应用
2
3
3
1.预备知识
聚类分析和模糊聚类分析 模糊相似矩阵 模糊等价矩阵 模糊矩阵的 - 截矩阵
Matlab程序---biaod2.m
2.4 求传递闭包
所谓聚类方法就是依据模糊矩阵将所研究的对象进行 分类的方法。 对于不同的置信水平 ∈[0, 1] ，可以得到 不同的分类结果，从而形成动态聚类图。常用的方法如 下：
(1) (2) (3)
传递闭包法 布尔矩阵法 直接聚类法
本文基于模糊聚类分析的传递闭包方法进行matlab编程 。
x 21 ... x n1
matlab模糊聚类程序
3.数据标准化（1） 数据矩阵设论域12345678910,1112U={,,,,,,,,,,}x x x x x x x x x x x x 为被分类的对象，每个对象又由指标123456789Y={,,,,,,,,}y y y y y y y y y 表示其性状即12345678910,1112x ={,,,,,,,,,,}i i i i i i i i i i i i i x x x x x x x x x x x x (i=1,2,…,12)于是得到原是数据矩阵7 5 2 5 0 1 3 4 2 12 17 8 21 9 2 38 4 37 83 29 59 65 37 20 54 13 26 53 13 31 36 21 A= 23 12 18 14 178 69 112 78 104 36 94 31 47 23 25 36 11 12 11 24 6 16 101 32 53 52 86 52 41 38 94 28 6 7 8 8 2 0 3 29 169 51 58 72 49 30 48 37 146 327 91 126 92 89 69 79 29 49 93 27 54 64 24 17 23 11 49 18 7 9 5 1 2 18 3 8 ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（2） 数据标准化将模糊矩阵的每一个数据压缩到[0,1]上，采用平移.极差变换进行数据标准化1i n1i n 1i n A(i,k)-{A(i,k)}B(i,k)={A(i,k)}-{A(i,k)}min max min ≤≤≤≤≤≤ (k=1,2,…,m)运用matlab 编程由函数F_jisjbzh.m 【见附录3.4】的标准化矩阵是附录3.4function [X]=F_JISjBzh(cs,X)%模糊聚类分析数据标准化变换%X 原始数据矩阵；cs=0，不变换；cs=1，标准差变换%cs=2,极差变换if(cs==0) return ;end[n,m]=size(X);% 获得矩阵的行列数if(cs==1) % 平移极差变换for(k=1:m) xk=0;for(i=1:n) xk=xk+X(i,k);endxk=xk/n;sk=0;for(i=1:n) sk=sk+(X(i,k)-xk)^2;endsk=sqrt(sk/n);for(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xk)/sk;endendelse %平移*极差变换for(k=1:m) xmin=X(1,k);xmax=X(1,k);for(i=1:n)if(xmin>X(i,k)) xmin=X(i,k);endif(xmax<X(i,k)) xmax=X(i,k);endendfor(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xmin)/(xmax-xmin);endendend0 0 0 0 0 0 0.0319 0.0286 0 0.0156 0.1395 0.0484 0.1839 0.0865 0.0147 0.4043 0.B=0286 0.2431 0.2375 0.2791 0.4597 0.6897 0.3558 0.2794 0.5745 0.2857 0.1667 0.1437 0.0930 0.2339 0.3563 0.2019 0.3235 0.1277 0.4286 0.0833 0.5344 0.7442 0.8871 0.8391 1.0000 0.5147 1.0000 0.8000 0.3125 0.0500 0.2326 0.2742 0.0690 0.1154 0.1471 0.2553 0.0857 0.0972 0.2938 0.3140 0.4113 0.5402 0.8269 0.7500 0.4362 1.0000 0.6389 0.0656 0.0116 0.0403 0.0345 0.0769 0.0147 0 0 0.1875 0.5062 0.5349 0.4516 0.7701 0.4712 0.4265 0.5106 0.9714 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8558 1.0000 0.8404 0.7429 0.3264 0.2687 0.2558 0.4194 0.6782 0.2308 0.2353 0.2447 0.2286 0.3264 0.0344 0.0233 0.0565 0 0.0096 0.0147 0.1915 0 0.0417⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭ 第二步：标定（建立模糊相似矩阵）对标定我们运用了直接欧几里得距离法：ij r 1c d(x ,x )i j =-⨯其中c 为任意选区的参数，它使得0≤ij r ≤1,d(x ,x )i j 表示i x 与j x 的距离，(,)i j d x x =运用matlab 软件编写F_jir.m 函数【见附录3.5】，取cs==8，的模糊相似矩阵附录3.5：（仅附录了一段用到的程序）function [R]=F_jir(cs,X)%cs==8，直接欧几里得距离法%cs==9，直接海明距离法（绝对值减数法）%cs==10，直接切比雪夫距离法elseif(cs<=10)C=0;for(i=1:n)for(j=i+1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k))) d=abs(X(i,k)-X(j,k)); endendendif(C<d)C=d;endendendC=1/(1+C);for(i=1:n)for(j=1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));endendendR(i,j)=1-C*d;endend1.0000 0.8596 0.6731 0.7995 0.3715 0.8668 0.4930 0.9383 0.4602 0.2745 0.7151 0.9499 0.8596 1.0000 0.7638 0.8150 0.4634 0.8973 0.5608 0.87R =46 0.5490 0.3541 0.7866 0.8972 0.6731 0.7638 1.0000 0.8140 0.6694 0.7736 0.6961 0.6907 0.6812 0.5618 0.8907 0.7016 0.7995 0.8150 0.8140 1.0000 0.5349 0.8534 0.6705 0.8105 0.6204 0.4449 0.8491 0.8063 0.3715 0.4634 0.6694 0.5349 1.0000 0.4863 0.7104 0.3928 0.6905 0.7863 0.5998 0.4001 0.8668 0.8973 0.7736 0.8534 0.4863 1.0000 0.5801 0.8755 0.5494 0.3881 0.7991 0.89720.4930 0.5608 0.6961 0.6705 0.7104 0.5801 1.0000 0.5216 0.8026 0.6199 0.6783 0.5091 0.9383 0.8746 0.6907 0.8105 0.3928 0.8755 0.5216 1.0000 0.4959 0.2979 0.7446 0.9300 0.4602 0.5490 0.6812 0.6204 0.6905 0.5494 0.8026 0.4959 1.0000 0.6214 0.6852 0.4802 0.2745 0.3541 0.5618 0.4449 0.7863 0.3881 0.6199 0.2979 0.6214 1.0000 0.5161 0.3002 0.7151 0.7866 0.8907 0.8491 0.5998 0.7991 0.6783 0.7446 0.6852 0.5161 1.0000 0.7343 0.9499 0.8972 0.7016 0.8063 0.4001 0.8972 0.5091 0.9300 0.4802 0.3002 0.7343 1.0000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（3）聚类（求动态聚类图）<1>传递闭包法根据标定所得的模糊矩阵，只是一个模糊相似矩阵R ，不一定具有传递性，即R 不一定是模糊等价矩阵，还需要对其改造成模糊等价矩阵R ’,根据定理，用二次方法求传递闭包t （R ），t （R ）就是所求模糊等价矩阵R ’,即：t （R ）=R ’,再让λ由大变到小，就可形成动态聚类图。
模糊聚类分析算法的MATLAB语言实现
0 . 3 0 . 3 0 . 2 l 97 97 94
0 . 8 0 . 8 0 . 8 0 . 8 l 88 88 88 88
R =
0.7 l 99
0 .2 0. 3 0 .8 l 94 97 88
0 . 8 0 . 8 0 . 8 0 . 8 0 . 5 0 . 8 l 65 65 65 65 68 65
m it g
r , 1
兰 二= 量 ! l
j I 一 < I i <似 xk —j f xk in i N J ) ) j
其 中 k=12 . m , ,. ,
1 2 建 立模糊 相似矩 阵 .
应 用数量 积法求 出被 分类 对象 间相 似程度 的相 似
0 . 8 0 . 8 0 . 03 65 93 3 0 . 8 0 . 03 65 3
0 . 03 3
0 . 7 0 . 7 0 . 7 0 . 7 0 .. 0 . 7 0 . 5 l 74 74 74 74 77 4 74 68
0 . 8 0 . 8 0 . 8 0 . 8 0 . 8 0 . 5 0 . 8 0 . 8 l 65 65 65 65 65 68 93 65
类结果 略) .
4 讨论
Malb是专用 的矩 阵计算软 件 , a t 对矩 阵 的计算 又 快 又好 ,而且允许用 户编程 ,将 程序编 制成 函数和 过 程 ,随 时对 系统功能进行 扩展 . Malb中已经将 大量 t a 的, 复杂 的数学运算编制成 了各种 函数 , 只要灵 活地 搭 配, 就能较好地 编写求解程序 ,而且能加快数据 处理 ,
are a
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4 —— 5 - - —
在Matlab中使用模糊C均值聚类进行图像分析的技巧
在Matlab中使用模糊C均值聚类进行图像分析的技巧在图像分析领域，模糊C均值聚类（FCM）是一种常用的工具，它可以帮助我们发现图像中隐藏的信息和模式。
通过使用Matlab中的模糊逻辑工具箱，我们可以轻松地实现FCM算法，并进行图像分析。
本文将介绍在Matlab中使用FCM进行图像分析的技巧。
首先，让我们简要了解一下FCM算法。
FCM是一种基于聚类的图像分割方法，它将图像的像素分为不同的聚类，每个聚类代表一类像素。
与传统的C均值聚类算法不同，FCM允许像素属于多个聚类，因此能够更好地处理图像中的模糊边界。
在Matlab中使用FCM进行图像分析的第一步是加载图像。
可以使用imread函数将图像加载到Matlab的工作区中。
例如，我们可以加载一张名为“image.jpg”的图像：```matlabimage = imread('image.jpg');```加载图像后，可以使用imshow函数显示图像。
这可以帮助我们对图像有一个直观的了解：```matlabimshow(image);```接下来，我们需要将图像转换为灰度图像。
这是因为FCM算法通常用于灰度图像分析。
可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgrayImage = rgb2gray(image);```在使用FCM算法之前，我们需要对图像进行预处理。
预处理的目的是消除图像中的噪声和不必要的细节，从而更好地提取图像中的特征。
常用的图像预处理方法包括平滑、锐化和边缘检测等。
Matlab中提供了许多图像预处理函数。
例如，可以使用imnoise函数向图像中添加高斯噪声：```matlabnoisyImage = imnoise(grayImage, 'gaussian', 0, 0.01);```还可以使用imfilter函数对图像进行平滑处理。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波：```matlabsmoothImage = imfilter(noisyImage, fspecial('average', 3));```一旦完成预处理步骤，我们就可以使用模糊逻辑工具箱中的fcm函数执行FCM算法。
matlab模糊聚类程序
3.数据标准化（1） 数据矩阵设论域12345678910,1112U={,,,,,,,,,,}x x x x x x x x x x x x 为被分类的对象，每个对象又由指标1234567Y ={,,,,,,,,}y y y y y y y y y 表示其性状即1234567891x ={,,,,,,,,,,}i i i i i i i i i i i i i x x x x x x x x x x x x (i=1,2, (12)于是得到原是数据矩阵7 5 2 5 0 1 3 4 2 12 17 8 21 9 2 38 4 37 83 29 59 65 37 20 54 13 26 53 13 31 36 21 A= 23 12 18 14 178 69 112 78 104 36 94 31 47 23 25 36 11 12 11 24 6 16 101 32 53 52 86 52 41 38 94 28 6 7 8 8 2 0 3 29 169 51 58 72 49 30 48 37 146 327 91 126 92 89 69 79 29 49 93 27 54 64 24 17 23 11 49 18 7 9 5 1 2 18 3 8 ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（2） 数据标准化将模糊矩阵的每一个数据压缩到[0,1]上，采用平移.极差变换进行数据标准化1i n1i n 1i n A(i,k)-{A(i,k)}B(i,k)={A(i,k)}-{A(i,k)}min max min ≤≤≤≤≤≤ (k=1,2,…,m)运用matlab 编程由函数F_jisjbzh.m 【见附录3.4】的标准化矩阵是附录3.4function [X]=F_JISjBzh(cs,X)%模糊聚类分析数据标准化变换%X 原始数据矩阵；cs=0，不变换；cs=1，标准差变换%cs=2,极差变换if(cs==0) return ;end[n,m]=size(X);% 获得矩阵的行列数if(cs==1) % 平移极差变换for(k=1:m) xk=0;for(i=1:n) xk=xk+X(i,k);endxk=xk/n;sk=0;for(i=1:n) sk=sk+(X(i,k)-xk)^2;endsk=sqrt(sk/n);for(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xk)/sk;endendelse %平移*极差变换for(k=1:m) xmin=X(1,k);xmax=X(1,k);for(i=1:n)if(xmin>X(i,k)) xmin=X(i,k);endif(xmax<X(i,k)) xmax=X(i,k);endendfor(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xmin)/(xmax-xmin);endendend0 0 0 0 0 0 0.0319 0.0286 0 0.0156 0.1395 0.0484 0.1839 0.0865 0.0147 0.4043 0.B=0286 0.2431 0.2375 0.2791 0.4597 0.6897 0.3558 0.2794 0.5745 0.2857 0.1667 0.1437 0.0930 0.2339 0.3563 0.2019 0.3235 0.1277 0.4286 0.0833 0.5344 0.7442 0.8871 0.8391 1.0000 0.5147 1.0000 0.8000 0.3125 0.0500 0.2326 0.2742 0.0690 0.1154 0.1471 0.2553 0.0857 0.0972 0.2938 0.3140 0.4113 0.5402 0.8269 0.7500 0.4362 1.0000 0.6389 0.0656 0.0116 0.0403 0.0345 0.0769 0.0147 0 0 0.1875 0.5062 0.5349 0.4516 0.7701 0.4712 0.4265 0.5106 0.9714 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8558 1.0000 0.8404 0.7429 0.3264 0.2687 0.2558 0.4194 0.6782 0.2308 0.2353 0.2447 0.2286 0.3264 0.0344 0.0233 0.0565 0 0.0096 0.0147 0.1915 0 0.0417⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭第二步：标定（建立模糊相似矩阵）对标定我们运用了直接欧几里得距离法：ij r 1c d(x ,x )i j =-⨯其中c 为任意选区的参数，它使得0≤ij r ≤1,d(x ,x )i j 表示i x 与j x 的距离，(,)i j d x x =运用matlab 软件编写F_jir.m 函数【见附录3.5】，取cs==8，的模糊相似矩阵附录3.5：（仅附录了一段用到的程序）function [R]=F_jir(cs,X)%cs==8，直接欧几里得距离法%cs==9，直接海明距离法（绝对值减数法）%cs==10，直接切比雪夫距离法elseif(cs<=10)C=0;for(i=1:n)for(j=i+1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k))) d=abs(X(i,k)-X(j,k)); endendendif(C<d)C=d;endendendC=1/(1+C);for(i=1:n)for(j=1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));endendendR(i,j)=1-C*d;endend1.0000 0.8596 0.6731 0.7995 0.3715 0.8668 0.4930 0.9383 0.4602 0.2745 0.7151 0.9499 0.8596 1.0000 0.7638 0.8150 0.4634 0.8973 0.5608 0.87R =46 0.5490 0.3541 0.7866 0.8972 0.6731 0.7638 1.0000 0.8140 0.6694 0.7736 0.6961 0.6907 0.6812 0.5618 0.8907 0.7016 0.7995 0.8150 0.8140 1.0000 0.5349 0.8534 0.6705 0.8105 0.6204 0.4449 0.8491 0.8063 0.3715 0.4634 0.6694 0.5349 1.0000 0.4863 0.7104 0.3928 0.6905 0.7863 0.5998 0.4001 0.8668 0.8973 0.7736 0.8534 0.4863 1.0000 0.5801 0.8755 0.5494 0.3881 0.7991 0.89720.4930 0.5608 0.6961 0.6705 0.7104 0.5801 1.0000 0.5216 0.8026 0.6199 0.6783 0.5091 0.9383 0.8746 0.6907 0.8105 0.3928 0.8755 0.5216 1.0000 0.4959 0.2979 0.7446 0.9300 0.4602 0.5490 0.6812 0.6204 0.6905 0.5494 0.8026 0.4959 1.0000 0.6214 0.6852 0.4802 0.2745 0.3541 0.5618 0.4449 0.7863 0.3881 0.6199 0.2979 0.6214 1.0000 0.5161 0.3002 0.7151 0.7866 0.8907 0.8491 0.5998 0.7991 0.6783 0.7446 0.6852 0.5161 1.0000 0.7343 0.9499 0.8972 0.7016 0.8063 0.4001 0.8972 0.5091 0.9300 0.4802 0.3002 0.7343 1.0000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭（3）聚类（求动态聚类图）<1>传递闭包法根据标定所得的模糊矩阵，只是一个模糊相似矩阵R ，不一定具有传递性，即R 不一定是模糊等价矩阵，还需要对其改造成模糊等价矩阵R ’,根据定理，用二次方法求传递闭包t （R ），t （R ）就是所求模糊等价矩阵R ’,即：t （R ）=R ’,再让λ由大变到小，就可形成动态聚类图。
MATLAB中的模糊聚类与模式识别技术解析
MATLAB中的模糊聚类与模式识别技术解析摘要：随着信息技术的不断发展，模糊聚类与模式识别技术在各个应用领域中发挥着重要的作用。
本文基于MATLAB软件，对模糊聚类与模式识别技术进行了详细解析，包括原理、方法和应用。
通过研究，我们可以发现模糊聚类与模式识别技术在数据分析、图像处理和人工智能等领域具有广泛的应用前景。
1. 引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析的需求越来越迫切。
在众多的数据处理技术中，模糊聚类与模式识别技术凭借其灵活性和高效性备受关注。
模糊聚类和模式识别技术可以在数据集中发现隐藏的模式和关联关系，从而帮助我们进行数据分析和应用开发。
本文将通过MATLAB软件对这一技术进行详细解析。
2. 模糊聚类模糊聚类是一种基于模糊理论的数据聚类方法。
与传统的硬聚类方法不同，模糊聚类将数据点分配到多个不同的群集中，并为每个数据点分配一个隶属度，表示其属于某个群集的概率。
这使得模糊聚类方法对于存在模糊性和重叠性的数据集具有较好的适应性。
在MATLAB中，我们可以使用fcm函数进行模糊聚类的实现。
该函数使用模糊C均值算法来计算数据点的隶属度，并根据给定的类别数目确定每个数据点的群集归属。
通过调整类别数目和隶属度矩阵，我们可以得到不同精度和清晰度的聚类结果。
3. 模式识别模式识别是一种通过模式匹配和分类的方法来识别和描述数据中的规律和信息。
模式可以是不同领域中的各种形式，如数字图像、语音信号和时间序列数据等。
模式识别技术可以通过对模式的特征提取和模式匹配来实现。
在MATLAB中，我们可以利用机器学习和深度学习技术实现模式识别。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，如神经网络工具箱和支持向量机工具箱，可以实现不同的模式识别算法。
通过调用这些工具和函数，我们可以进行特征提取、模型训练和模式分类，从而实现模式识别的目标。
4. 模糊聚类与模式识别的应用模糊聚类和模式识别技术在各个领域中具有广泛的应用前景。
以下是一些常见的应用示例：4.1 数据分析模糊聚类可以帮助我们从大规模数据集中发现隐藏的模式和关联关系。
(完整word版)模糊c均值聚类+FCM算法的MATLAB代码(word文档良心出品)
模糊c均值聚类FCM算法的MATLAB代码我做毕业论文时需要模糊C-均值聚类，找了好长时间才找到这个，分享给大家：FCM算法的两种迭代形式的MA TLAB代码写于下,也许有的同学会用得着:m文件1/7:function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm)% 模糊C 均值聚类FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代% [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm)% 输入:% Data: N×S 型矩阵,聚类的原始数据,即一组有限的观测样本集,% Data 的每一行为一个观测样本的特征矢量,S 为特征矢量% 的维数,N 为样本点的个数% C: 聚类数,1<C<N% 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 fcmplotif nargin<5epsm=1.0e-6;endif nargin<4M=2;endif nargin<3plotflag=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PUm=U0.^M;P=Um*Data./(ones(S,1)*sum(Um'))';% 更新划分矩阵Ufor i=1:Cfor j=1:NDist(i,j)=fuzzydist(P(i,:),Data(j,:));endendU=1./(Dist.^m.*(ones(C,1)*sum(Dist.^(-m))));% 目标函数值: 类内加权平方误差和if nargout>4 | plotflagObj_Fcn(iter)=sum(sum(Um.*Dist.^2));end% FCM 算法迭代停止条件if norm(U-U0,Inf)<epsmbreakendU0=U;end% 聚类结果if nargout > 3res = maxrowf(U);for c = 1:Cv = find(res==c);Cluster_Res(c,1:length(v))=v;endend% 绘图if plotflagfcmplot(Data,U,P,Obj_Fcn);endm文件2/7:function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm2(Data,P0,plotflag,M,epsm) % 模糊C 均值聚类FCM: 从指定初始聚类中心开始迭代% [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm2(Data,P0,plotflag,M,epsm)% 输入: Data,plotflag,M,epsm: 见fuzzycm.m% P0: 初始聚类中心% 输出: U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter: 见fuzzycm.m% See also: fuzzycmif nargin<5epsm=1.0e-6;if nargin<4M=2;endif nargin<3plotflag=0;end[N,S] = size(Data); m = 2/(M-1); iter = 0;C=size(P0,1);Dist(C,N)=0;U(C,N)=0;P(C,S)=0;% FCM 的迭代算法while true% 迭代计数器iter=iter+1;% 计算或更新划分矩阵Ufor i=1:Cfor j=1:NDist(i,j)=fuzzydist(P0(i,:),Data(j,:));endendU=1./(Dist.^m.*(ones(C,1)*sum(Dist.^(-m))));% 更新聚类中心PUm=U.^M;P=Um*Data./(ones(S,1)*sum(Um'))';% 目标函数值: 类内加权平方误差和if nargout>4 | plotflagObj_Fcn(iter)=sum(sum(Um.*Dist.^2));end% FCM 算法迭代停止条件if norm(P-P0,Inf)<epsmbreakendP0=P;end% 聚类结果if nargout > 3res = maxrowf(U);for c = 1:Cv = find(res==c);Cluster_Res(c,1:length(v))=v;endend% 绘图if plotflagfcmplot(Data,U,P,Obj_Fcn);m文件3/7:function fcmplot(Data,U,P,Obj_Fcn)% FCM 结果绘图函数% See also: fuzzycm maxrowf ellipse[C,S] = size(P); res = maxrowf(U);str = 'po*x+d^v><.h';% 目标函数绘图figure(1),plot(Obj_Fcn)title('目标函数值变化曲线','fontsize',8)% 2D 绘图if S==2figure(2),plot(P(:,1),P(:,2),'rs'),hold onfor i=1:Cv=Data(find(res==i),:);plot(v(:,1),v(:,2),str(rem(i,12)+1))ellipse(max(v(:,1))-min(v(:,1)), ...max(v(:,2))-min(v(:,2)), ...[max(v(:,1))+min(v(:,1)), ...max(v(:,2))+min(v(:,2))]/2,'r:') endgrid on,title('2D 聚类结果图','fontsize',8),hold off end% 3D 绘图if S>2figure(2),plot3(P(:,1),P(:,2),P(:,3),'rs'),hold onfor i=1:Cv=Data(find(res==i),:);plot3(v(:,1),v(:,2),v(:,3),str(rem(i,12)+1))ellipse(max(v(:,1))-min(v(:,1)), ...max(v(:,2))-min(v(:,2)), ...[max(v(:,1))+min(v(:,1)), ...max(v(:,2))+min(v(:,2))]/2, ...'r:',(max(v(:,3))+min(v(:,3)))/2) endgrid on,title('3D 聚类结果图','fontsize',8),hold off endm文件4/7:function D=fuzzydist(A,B)% 模糊聚类分析: 样本间的距离% D = fuzzydist(A,B)D=norm(A-B);m文件5/7:function mr=maxrowf(U,c)% 求矩阵U 每列第c 大元素所在行,c 的缺省值为1% 调用格式: mr = maxrowf(U,c)% See also: addrif nargin<2c=1;endN=size(U,2);mr(1,N)=0;for j=1:Naj=addr(U(:,j),'descend');mr(j)=aj(c);endm文件6/7:function ellipse(a,b,center,style,c_3d)% 绘制一个椭圆% 调用: ellipse(a,b,center,style,c_3d)% 输入:% a: 椭圆的轴长(平行于x 轴)% b: 椭圆的轴长(平行于y 轴)% center: 椭圆的中心[x0,y0],缺省值为[0,0]% style: 绘制的线型和颜色,缺省值为实线蓝色% c_3d: 椭圆的中心在3D 空间中的z 轴坐标,可缺省if nargin<4style='b';endif nargin<3 | isempty(center)center=[0,0];endt=1:360;x=a/2*cosd(t)+center(1);y=b/2*sind(t)+center(2);if nargin>4plot3(x,y,ones(1,360)*c_3d,style)elseplot(x,y,style)endm文件7/7:function f = addr(a,strsort)% 返回向量升序或降序排列后各分量在原始向量中的索引% 函数调用:f = addr(a,strsort)% strsort: 'ascend' or 'descend'% default is 'ascend'% -------- example --------% addr([ 4 5 1 2 ]) returns ans:% [ 3 4 1 2 ]if nargin==1strsort='ascend';endsa=sort(a); ca=a;la=length(a);f(la)=0;for i=1:laf(i)=find(ca==sa(i),1);ca(f(i))=NaN;endif strcmp(strsort,'descend') f=fliplr(f);end几天前我还在这里发帖求助，可是很幸运在其他地方找到了，在这里和大家分享一下！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!');enddata_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1nan_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, %如果模糊矩阵的指数小于等于1error('The exponent should be greater than 1!');endend%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_fcnU = initfcm(cluster_n, data_n); % 初始化模糊分配矩阵,使U满足列上相加为1,% 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)] = stepfcm(data, U, cluster_n, expo);if display,fprintf('FCM:Iteration count = %d, obj. fcn = %f\n', i, obj_fcn(i));end% 终止条件判别if i > 1,if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro,break;end,endenditer_n = i; % 实际迭代次数obj_fcn(iter_n+1:max_iter) = [];。
模糊c均值聚类FCM算法的MATLAB代码
模糊c均值聚类FCM算法的MATLAB代码我做毕业论文时需要模糊C-均值聚类，找了好长时间才找到这个，分享给大家：FCM算法的两种迭代形式的MATLAB代码写于下,也许有的同学会用得着:m文件1/7:function[U,P,Dit,Cluter_Re,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plot flag,M,epm)%模糊C均值聚类FCM:从随机初始化划分矩阵开始迭代%[U,P,Dit,Cluter_Re,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M, epm)%输入:%Data:N某S型矩阵,聚类的原始数据,即一组有限的观测样本集,%Data的每一行为一个观测样本的特征矢量,S为特征矢量%的维数,N为样本点的个数%C:聚类数,1%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%epm:FCM算法的迭代停止阈值,缺省值为1.0e-6%输出:%U:C某N型矩阵,FCM的划分矩阵%P:C某S型矩阵,FCM的聚类中心,每一行对应一个聚类原型%Dit:C 某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Dit(i,j)%Cluter_Re: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%Seealo:fuzzyditma某rowffcmplotifnargin<5epm=1.0e-6;endifnargin<4M=2;endifnargin<3plotflag=0;end[N,S]=ize(Data);m=2/(M-1);iter=0;Dit(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./(one(C,1)某um(U0));%FCM的迭代算法whiletrue%迭代计数器iter=iter+1;%计算或更新聚类中心PUm=U0.^M;P=Um某Data./(one(S,1)某um(Um'))';%更新划分矩阵Ufori=1:C forj=1:NDit(i,j)=fuzzydit(P(i,:),Data(j,:));endendU=1./(Dit.^m.某(one(C,1)某um(Dit.^(-m))));%目标函数值:类内加权平方误差和ifnargout>4|plotflagObj_Fcn(iter)=um(um(Um.某Dit.^2));end%FCM算法迭代停止条件ifnorm(U-U0,Inf)U0=U;end%聚类结果ifnargout>3re=ma某rowf(U);forc=1:Cv=find(re==c);Cluter_Re(c,1:length(v))=v;endend%绘图ifplotflagfcmplot(Data,U,P,Obj_Fcn);endm文件2/7:function[U,P,Dit,Cluter_Re,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm2(Data,P0,pl otflag,M,epm)%模糊C均值聚类FCM:从指定初始聚类中心开始迭代%[U,P,Dit,Cluter_Re,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm2(Data,P0,plotflag, M,epm)%输入:Data,plotflag,M,epm:见fuzzycm.m%P0:初始聚类中心%输出:U,P,Dit,Cluter_Re,Obj_Fcn,iter:见fuzzycm.m%Seealo:fuzzycmifnargin<5epm=1.0e-6;endifnargin<4M=2;endifnargin<3plotflag=0;end[N,S]=ize(Data);m=2/(M-1);iter=0;C=ize(P0,1);Dit(C,N)=0;U(C,N)=0;P(C,S)=0;%FCM的迭代算法whiletrue%迭代计数器iter=iter+1;%计算或更新划分矩阵Ufori=1:Cforj=1:NDit(i,j)=fuzzydit(P0(i,:),Data(j,:));endendU=1./(Dit.^m.某(one(C,1)某um(Dit.^(-m))));%更新聚类中心PUm=U.^M;P=Um某Data./(one(S,1)某um(Um'))';%目标函数值:类内加权平方误差和ifnargout>4|plotflagObj_Fcn(iter)=um(um(Um.某Dit.^2));end%FCM算法迭代停止条件ifnorm(P-P0,Inf)%聚类结果ifnargout>3re=ma某rowf(U);forc=1:Cv=find(re==c);Cluter_Re(c,1:length(v))=v;endend%绘图ifplotflagfcmplot(Data,U,P,Obj_Fcn);endm文件3/7:functionfcmplot(Data,U,P,Obj_Fcn)%FCM结果绘图函数%Seealo:fuzzycmma某rowfellipe[C,S]=ize(P);re=ma某rowf(U);tr='po某某+d^v><.h>figure(1),plot(Obj_Fcn)title('目标函数值变化曲线','fontize',8)%2D绘图ifS==2 figure(2),plot(P(:,1),P(:,2),'r'),holdonfori=1:Cv=Data(find(re==i),:);plot(v(:,1),v(:,2),tr(rem(i,12)+1))ellipe(ma某(v(:,1))-min(v(:,1)),...ma某(v(:,2))-min(v(:,2)),...[ma某(v(:,1))+min(v(:,1)),...ma某(v(:,2))+min(v(:,2))]/2,'r:')endgridon,title('2D聚类结果图','fontize',8),holdoffend%3D绘图ifS>2figure(2),plot3(P(:,1),P(:,2),P(:,3),'r'),holdonfori=1:Cv=Data(find(re==i),:);plot3(v(:,1),v(:,2),v(:,3),tr(rem(i,12)+1))ellipe(ma某(v(:,1))-min(v(:,1)),...ma某(v(:,2))-min(v(:,2)),...[ma某(v(:,1))+min(v(:,1)),...ma某(v(:,2))+min(v(:,2))]/2,...'r:',(ma某(v(:,3))+min(v(:,3)))/2)endgridon,title('3D聚类结果图','fontize',8),holdoffendm文件4/7:functionD=fuzzydit(A,B)%模糊聚类分析:样本间的距离%D=fuzzydit(A,B)D=norm(A-B);m文件5/7:functionmr=ma某rowf(U,c)%求矩阵U每列第c大元素所在行,c的缺省值为1%调用格式:mr=ma 某rowf(U,c)%Seealo:addrifnargin<2c=1;endN=ize(U,2);mr(1,N)=0;forj=1:Naj=addr(U(:,j),'decend');mr(j)=aj(c);endm文件6/7:functionellipe(a,b,center,tyle,c_3d)%绘制一个椭圆%调用:ellipe(a,b,center,tyle,c_3d)%输入:%a:椭圆的轴长(平行于某轴)%b:椭圆的轴长(平行于y轴)%center:椭圆的中心[某0,y0],缺省值为[0,0]%tyle:绘制的线型和颜色,缺省值为实线蓝色%c_3d:椭圆的中心在3D空间中的z轴坐标,可缺省ifnargin<4tyle='b';endifnargin<3|iempty(center)center=[0,0];endt=1:360;某=a/2某cod(t)+center(1);y=b/2某ind(t)+center(2);ifnargin>4 plot3(某,y,one(1,360)某c_3d,tyle)eleplot(某,y,tyle)endm文件7/7:functionf=addr(a,trort)%返回向量升序或降序排列后各分量在原始向量中的索引%函数调用:f=addr(a,trort)%trort:'acend'or'decend'%defaulti'acend'%--------e某ample--------%addr([4512])returnan:%[3412]。
模糊神经和模糊聚类的MATLAB实现
模糊神经和模糊聚类的MATLAB实现模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks)是一种结合了模糊逻辑和神经网络的方法，用于处理不确定性和模糊性问题。
它具有模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习和优化能力。
在MATLAB中，可以使用Fuzzy Logic Toolbox来实现模糊神经网络。
下面将介绍如何使用MATLAB实现模糊神经网络。
首先，我们需要定义输入和输出的模糊集合。
可以使用Fuzzy Logic Toolbox提供的各种方法来定义模糊集合的隶属函数，例如使用trimf定义三角隶属函数或者使用gaussmf定义高斯隶属函数。
```input1 = trimf(inputRange, [a1, b1, c1]);input2 = gaussmf(inputRange, [mean, sigma]);output = trapmf(outputRange, [d1, e1, f1, g1]);```接下来，可以使用FIS Editor界面来创建和训练模糊神经网络。
在MATLAB命令窗口中输入fuzzy命令即可打开FIS Editor界面。
在FIS Editor界面中，可以添加输入和输出变量，并设置它们的隶属函数。
然后，可以添加规则来定义输入与输出之间的关系。
规则的形式可以使用自然语言或者模糊规则表达式(Fuzzy Rule Expression)。
训练模糊神经网络可以使用基于模糊神经网络的系统识别方法。
在MATLAB中，可以使用anfis函数来进行自适应网络训练。
anfis函数可以根据训练数据自动调整隶属函数参数和规则权重，以优化模糊神经网络的性能。
```fis = anfis(trainingData);```使用trainfis命令可以将训练好的模糊神经网络应用于新的数据。
trainfis命令将输入数据映射到输出模糊集中，并使用模糊推理进行预测。
输出结果是一个模糊集，可以使用defuzz命令对其进行模糊化。
Matlab中的聚类分析工具简介
Matlab中的聚类分析工具简介聚类分析作为一种常用的数据分析方法，在不同领域和应用中发挥着重要的作用。
而Matlab作为一种支持数值计算和数据可视化的软件，为用户提供了方便且强大的聚类分析工具。
本文将介绍Matlab中几个常用的聚类分析工具及其使用方法。
一、K-means聚类分析工具K-means是一种常见的划分聚类算法，它的基本思想是将n个样本划分为K个不相交的簇，以使得簇内的样本之间的相似度最大化，而簇间的相似度最小化。
在Matlab中，我们可以使用`kmeans`函数来实现K-means聚类分析。
使用`kmeans`函数时，我们需要提供待聚类的样本数据矩阵以及聚类的簇数K作为输入参数。
函数将返回每个样本所属的簇的索引，以及簇的中心点坐标。
我们可以根据簇的索引和中心点坐标进行进一步的分析和可视化。
二、层次聚类分析工具层次聚类是一种基于距离的聚类算法，其基本思想是根据样本之间的相似性将它们逐步地合并为更大的簇，从而形成一个层次化的聚类结果。
在Matlab中，我们可以使用`linkage`函数和`cluster`函数来实现层次聚类分析。
首先，我们可以使用`linkage`函数计算样本之间的距离，并得到一个距离矩阵。
然后，我们可以使用`cluster`函数基于距离矩阵进行聚类，指定簇数或者距离阈值。
该函数将返回每个样本所属的簇的索引。
通过层次聚类分析工具，我们可以获得一个层次化的聚类结果，以及聚类过程中形成的类别树图。
这些结果可以帮助我们更好地理解数据的相似性和结构。
三、密度聚类分析工具与划分和层次聚类不同，密度聚类不依赖于簇的形状和个数的先验知识，而是通过找寻高密度区域来划分数据。
在Matlab中，我们可以使用`dbscan`函数来实现基于密度的聚类分析。
`dbscan`函数需要提供待聚类的样本数据矩阵、邻域半径和邻域密度阈值作为输入参数。
函数将返回每个样本所属的簇的索引，以及噪音点的索引。
密度聚类可以有效地处理数据中的噪音和离群点，并且适用于各种形状和密度不均的数据集。
模糊数学在聚类分析中的作用(matlab代码)[1]
![模糊数学在聚类分析中的作用(matlab代码)[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/c814533dee06eff9aef807d9.png)
function [M,N] = Example8_11X=[1.8 2.1 3.2 2.2 2.5 2.8 1.9 2.0;95 99 101 103 98 102 120 130;0.15 0.21 0.18 0.17 0.16 0.20 0.09 0.11]; X=X'%X=[80 10 6 2;50 1 6 4;90 6 4 6;40 5 7 3;10 1 2 4][M,N]=fuzzy_jlfx(4,5,X);end%%function [M,N]=fuzzy_jlfx(bzh,fa,X)%得到聚类结果[X]=F_JlSjBzh(bzh,X);%数据标准化[R]=F_JlR(fa,X);%建立相似矩阵[A]=fuzzy_cdbb(R);%得到传递闭包矩阵[Alamd]=fuzzy_lamdjjz(A);%得到lamdf截矩阵从而得到聚类结果[M,N]=F_JlDtjl(R);%动态聚类并画出聚类图%%function [M,N]=F_JlDtjl(R)%clc;[A]=fuzzy_cdbb(R);U=unique(A);L=length(U);M=1:L;for i=L-1:-1:1[m,n]=find(A==U(i));N{i,1}=n;N{i,2}=m;A(m(1),:)=0;mm=unique(m);N{i,3}=mm;len=length(find(m==mm(1)));depth=length(find(m==mm(2)));index1=find(M==mm(1));MM=[M(1:index1-1),M(index1+depth:L)]; %index2=find(MM==mm(2));M=M(index1:index1+depth-1);M=[MM(1:index2-1),M,MM(index2:end)];endM=[1:L;M;ones(1,L)];h=(max(U)-min(U))/L;figuretext(L,1,sprintf('%d',M(2,L)));text(L+1,1-h,sprintf('%d',L));text(0,1,sprintf('%3.2f',1));text(0,(1+min(U))/2,sprintf('%3.2f',(1+min(U))/2));text(0,min(U),sprintf('%3.2f',min(U)));hold onfor i=L-1:-1:1m=N{i,2};n=N{i,1};mm=N{i,3};k=find(M(2,:)==mm(1));l=find(M(2,:)==mm(2));x1=M(1,k);y1=M(3,k);x2=M(1,l);y2=M(3,l);x=[x1,x1,x2,x2];M(3,[k,l])=U(i);M(1,[k,l])=sum(M(1,[k,l]))/length(M(1,[k,l]));y=[y1,U(i),U(i),y2];plot(x,y);text(i,1,sprintf('%d',M(2,i)));text(M(1,k(1)),U(i)+h*0.1,sprintf('%3.2f',U(i)));text(L+1,1-i*h-h,sprintf('%d',L-i));endaxis([0 L+1 min(U) max(U)])axis offhold offendend%%function[X]=F_JlSjBzh(cs,X)%定义函数%模糊聚类分析数据标准化变换: [X]=F_JlSjBzh(cs,X)%X,数据矩阵%cs=0,不变换;cs=1,标准差变换;cs=2,极差变换;cs=其它,最大值规格化if(cs==0)return;end[n,m]=size(X);%获得矩阵的行列数if(cs==1)%平移?标准差变换for(k=1:m)xk=0;for(i=1:n)xk=xk+X(i,k);endxk=xk/n;sk=0;for(i=1:n)sk=sk+(X(i,k)-xk)^2;endsk=sqrt(sk/n);for(i=1:n)X(i,k)=(X(i,k)-xk)/sk;endendelseif(cs==2)%平移?极差变换for(k=1:m)xmin=X(1,k);xmax=X(1,k);for(i=1:n)if(xmin>X(i,k))xmin=X(i,k);endif(xmax<X(i,k))xmax=X(i,k);endendfor(i=1:n)X(i,k)=(X(i,k)-xmin)/(xmax-xmin);end endelse%最大值规格化A=max(X);for(i=1:m)X(:,i)=X(:,i)/A(i);endendend%%function[R]=F_JlR(cs,X)%定义函数%模糊聚类分析建立模糊相似矩阵: [R]=F_JlR(cs,X)%X,数据矩阵%cs=1,数量积法%cs=2,夹角余弦法%cs=3,相关系数法%cs=4,指数相似系数法%cs=5,最大最小法%cs=6,算术平均最小法%cs=7,几何平均最小法%cs=8,一般欧式距离法%cs=9,一般海明距离法%cs=10,一般切比雪夫距离法%cs=11,倒数欧式距离法%cs=12,倒数海明距离法%cs=13,倒数切比雪夫距离法%cs=14,指数欧式距离法%cs=15,指数海明距离法%cs=16,指数切比雪夫距离法[n,m]=size(X);%获得矩阵的行列数R=[];if(cs==1)maxM=0;pd=0;%数量积法for(i=1:n)for(j=1:n)if(j~=i)x=0;for(k=1:m)x=x+X(i,k)*X(j,k);endif(maxM<x)maxM=x;endend;end;endif(maxM<0.000001)return;endfor(i=1:n)for(j=1:n)if(i==j)R(i,j)=1;else R(i,j)=0;for(k=1:m)R(i,j)=R(i,j)+X(i,k)*X(j,k);endR(i,j)=R(i,j)/maxM;if(R(i,j)<0)pd=1;endendend;endif(pd)for(i=1:n)for(j=1:n)R(i,j)=(R(i,j)+1)/2;end;end;end elseif(cs==2)%夹角余弦法for(i=1:n)for(j=1:n)xi=0;xj=0;for(k=1:m)xi=xi+X(i,k)^2;xj=xj+X(j,k)^2;ends=sqrt(xi*xj);R(i,j)=0;for(k=1:m)R(i,j)=R(i,j)+X(i,k)*X(j,k);endR(i,j)=R(i,j)/s;end;endelseif(cs==3)%相关系数法for(i=1:n)for(j=1:n)xi=0;xj=0;for(k=1:m)xi=xi+X(i,k);xj=xj+X(j,k);endxi=xi/m;xj=xj/m;xis=0;xjs=0;for(k=1:m)xis=xis+(X(i,k)-xi)^2;xjs=xjs+(X(j,k)-xj)^2;ends=sqrt(xis*xjs);R(i,j)=0;for(k=1:m)R(i,j)=R(i,j)+abs((X(i,k)-xi)*(X(j,k)-xj));endR(i,j)=R(i,j)/s;end;endelseif(cs==4)%指数相似系数法for(i=1:n)for(j=1:n)R(i,j)=0;for(k=1:m)xk=0;for(z=1:n)xk=xk+X(z,k);endxk=xk/n;sk=0;for(z=1:n)sk=sk+(X(z,k)-xk)^2;endsk=sk/n;R(i,j)=R(i,j)+exp(-0.75*((X(i,k)-X(j,k))/sk)^2);endR(i,j)=R(i,j)/m;end;endelseif(cs<=7)%最大最小法算术平均最小法几何平均最小法for(i=1:n)for(j=1:n)fz=0;fm=0;for(k=1:m)if(X(j,k)<0)R=[];return;endif(X(j,k)>X(i,k))x=X(i,k);else x=X(j,k);endfz=fz+x;endif(cs==5)%最大最小法for(k=1:m)if(X(i,k)>X(j,k))x=X(i,k);else x=X(j,k);endfm=fm+x;endelseif(cs==6)for(k=1:m)fm=fm+(X(i,k)+X(j,k))/2;end%算术平均最小法else for(k=1:m)fm=fm+sqrt(X(i,k)*X(j,k));end;end%几何平均最小法R(i,j)=fz/fm;end;endelseif(cs<=10)C=0;%一般距离法for(i=1:n)for(j=i+1:n)d=0;if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%欧式距离elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k));end%海明距离else for(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));end;end;end%切比雪夫距离if(C<d)C=d;endend;endC=1/(1+C);for(i=1:n)for(j=1:n)d=0;if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%欧式距离elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k));end%海明距离else for(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));end;end;end%切比雪夫距离R(i,j)=1-C*d;end;endelseif(cs<=13)minM=Inf;%倒数距离法for(i=1:n)for(j=i+1:n)d=0;if(cs==11)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%欧式距离elseif(cs==12)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k));end%海明距离else for(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));end;end;end%切比雪夫距离if(minM>d)minM=d;endend;endminM=0.9999*minM;if(minM<0.000001)return;endfor(i=1:n)for(j=1:n)d=0;if(j==i)R(i,j)=1;continue;endif(cs==11)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%欧式距离elseif(cs==12)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k));end%海明距离else for(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));end;end;end%切比雪夫距离R(i,j)=minM/d;end;endelse for(i=1:n)for(j=1:n)d=0;%指数距离法if(cs==14)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%欧式距离elseif(cs==15)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k));end%海明距离else for(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));end;end;end%切比雪夫距离R(i,j)=exp(-d);end;end;endend%%function [A]=fuzzy_cdbb(R) %由模糊相似矩阵求传递闭包js0=0;while(1)A=Max_Min(R,R);js0=js0+1;if(A==R)break;elseR=A;endendend%%function[C]=Max_Min(A,B) %模糊矩阵的合成,先取小后取大C=[];[m,s1]=size(A);[s2,n]=size(B);if(s1~=s2)disp('A的列不等于B的行');elsefor(i=1:m)for(j=1:n)C(i,j)=0;for(k=1:s1)x=0;if(A(i,k)<B(k,j))x=A(i,k);elsex=B(k,j);endif(C(i,j)<x)C(i,j)=x;endendendendendend%%function[Alamd]=fuzzy_lamdjjz(A) %求矩阵的lamd截矩阵并输出聚类结果[m,n]=size(A);p=m*n;%矩阵A中总的元素个数C=A(1:p);%把矩阵变成一个行向量D=sort(C);%把向量C中的元素从小到大排序for(i=1:p)for(j=i+1:p)if(D(i)==D(j))D(j)=0;%把向量C中相同元素只保留一个其他的变为零endendendE=sort(D);%将D按从小到大进行排序x=0;for(i=1:p)if(E(i)==0)x=x+1;%统计E中零的个数endendF=E(p:(-1):(x+1));%从E中挑出非零元素并按从大到小的顺序排列s=length(F);for(i=1:s)disp('-------------------');lamd=F(i)%顺次从F中从大到小取lamddisp('所对应的截矩阵是');Alamd=A>=F(i)%得到lamd截矩阵[C]=fuzzy_jl(Alamd)%得到聚类结果endend%%function [C]=fuzzy_jl(A)%聚类结果B=[];[m1,n1]=size(A);for(i=1:m1)x=0;for(j=1:n1)if(A(i,j)==1)%找到每一行的元素1x=x+1;B(i,x)=j;%把每一行找到的元素1的列下标顺次储存在矩阵的每一行中endendendB;[m2,n2]=size(B);for(i=1:m2)for(j=2:n2)if(B(i,j)~=0)B(B(i,j),:)=0;%将相同行只保留一个其他变为零行endendendB;C=[];y=0;for(i=1:m2)if(sum(B(i,:))~=0)%找到非零行y=y+1;C(y,:)=B(i,:);%用非零行构成矩阵C,得到聚类结果endendend%%。
使用Matlab进行模糊分类与模糊模型建立
使用Matlab进行模糊分类与模糊模型建立引言：近年来，随着信息技术的发展，模糊分类与模糊模型在各个领域的应用得到了广泛的关注和研究。
模糊分类是一种处理不确定信息的有效方法，而模糊模型则是根据已有的数据建立一种模糊规则来描述系统的行为。
本文将介绍如何使用Matlab进行模糊分类与模糊模型建立，并探讨其在实际应用中的一些问题和挑战。
一、模糊分类的基本原理模糊分类是一种基于模糊集合理论的分类方法。
在传统的分类方法中，每个样本都只属于一个类别，而在模糊分类中，每个样本可以属于多个类别，但属于某个类别的程度不同。
模糊分类的核心是设计一个模糊分类器，该分类器能够将样本映射到不同的模糊类别，并计算每个样本属于不同类别的隶属度。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来实现模糊分类，用户只需要输入样本数据和类别标签即可进行模糊分类。
二、模糊分类的实际应用模糊分类在实际应用中有着广泛的应用，例如医疗诊断、金融风险评估、图像识别等领域。
以医疗诊断为例，医学诊断中经常会遇到一些模糊或不确定的情况，例如某些疾病的症状可能同时属于不同的疾病。
通过建立模糊分类模型，医生可以根据患者的症状来对其疾病进行分类，从而提供更准确的诊断结果。
Matlab提供了一系列的图形界面和命令行函数来支持模糊分类的应用，用户可以根据自己的需求选择适合的方法和工具。
三、模糊模型的基本原理模糊模型是一种描述系统行为的数学模型，它可以通过模糊规则来描述系统的输入和输出之间的关系。
模糊模型的核心是建立一组模糊规则，每条规则由一个条件部分和一个结论部分组成。
条件部分通常由一组模糊逻辑表达式组成，用于描述输入变量的模糊程度；结论部分则用于描述输出变量的取值范围。
Matlab提供了灵活的工具来建立模糊模型，用户可以通过输入已有的数据和人类的经验知识，利用Matlab的模糊工具箱来建立一个准确的模糊模型。
四、模糊模型的实际应用模糊模型在实际应用中也有着广泛的应用，例如工业过程控制、交通信号控制、机器人控制等领域。
模糊聚类分析及matlab程序实现
模糊聚类分析及matlab 程序实现采用模糊数学语言对按一定的要求进行描述和分类的数学方法称为模糊聚类分析。
聚类分析主要经过标定和聚类两步骤。
【1】1 标定（建立模糊相似矩阵）城市居民食品零售价格，第t 时刻第i 种食品的零售价记为),(t i x 。
相似矩阵R 的构建方法:NTV 法设时间序列),(j i A 表示食品i 在时间t 的价格，其中i=1，2…42；t=1，2…39。
∑∑==--=mk jk ik m k jk ik x xx x j i R 11),max (1),(（其中i,j ，k=1，2…42,m=39) 42*42),(j i R R = 2 聚类2.1 计算R 的传递闭包：对模糊相似矩阵R ，依次用平方法计算，2R,4R ，…，t2R ,…,当第一次出现k k k R R R =*时，则称k R 为传递闭包。
【1】 2。
2 开始聚类：【2】 （1)令T={1,2,3…42｝，取)1(xi T ∈ ,令X 、Q 为空集；(2）令0=j ；（3)若λ>=),(j xi R 且X x j ∉，则令}{j X X ⋃=，}{j Q Q ⋃=;（4）1+=j j ；（5)若n j <,返回（1）；(6）若Q 为空集,怎输出聚类x,X -T T =；(7）)1(xi Q =,}{xi Q Q -=，返回（2)。
设置不同的置信水平λ值，就可以得到不同的分类。
Matlab程序实现：A=data;[N M］ = size（A)；for i = 1:Nfor j = 1：NR（i,j)=abs（1-sum（abs（A（i,：)-A(j，:）)）/sum(max（[A（i，:)；A(j,：）]）)）；endendfor j=1:42for i=1：42y（i，j)=0；for k=1：42mn(k）=min(R(i，k）,R（k，j））；endy（i，j)=max(mn);endendnumda=[1 0。
模糊聚类matlab程序
function julei(data)%%%%%%%%%%%%%%%模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% DATAFORCLUS=data; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于模糊等价关系的模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%----------构造相似关系-----------%numrows=size(DATAFORCLUS,1);numcols=size(DATAFORCLUS,2);disp('请选择对象之间相似性统计量的方式: ');disp('<1-相关系数法|2-夹角余弦法>');wayforr_ij=input('请输入: ');switch wayforr_ijcase 1, %-----------------------------------相关系数法for i=1:numrows,for j=1:numrows,meani=mean(DATAFORCLUS(i,:));meanj=mean(DATAFORCLUS(j,:)); simiR(i,j)=sum((DATAFORCLUS(i,:)-meani).*(DATAFORCLUS(j,:)-meanj))/...(sqrt(sum((DATAFORCLUS(i,:)-meani).^2))*sqrt(sum((DATAFORCLUS(j,:)-meanj).^2)));endendcase 2, %-----------------------------------夹角余弦法for i=1:numrows,for j=1:numrows,simiR(i,j)=sum(DATAFORCLUS(i,:).*DATAFORCLUS(j,:))/...(sqrt(sum(DATAFORCLUS(i,:).*DATAFORCLUS(i,:)))*sqrt(sum(DATAFORCLUS(j,: ).*DATAFORCLUS(j,:))));endendend%-------改造成等价关系----------%sign=0;numselfmul=1;simiRk=eye(numrows);equi_tem=simiR;while sign==0,for i=1:numrows,for j=1:numrows,for c=1:numrows,rij_temp(c)=min([equi_tem(i,c) equi_tem(c,j)]);endsimiRk(i,j)=max(rij_temp);endend%--------------%if sum(sum(simiRk-equi_tem,1))~=0,numselfmul=numselfmul+1;equi_tem=simiRk;elsesign=1;breakend%--------------%endif sign==1,disp('从相似矩阵到等价矩阵改造成功');elsedisp('从相似矩阵到等价矩阵改造失败');endequiR=simiRk;numclass=input('请输入聚类数: ');%---------在不同的截集水平进行聚类--------------%clasc=0;comp_vec(1,1:numrows)=0;index=0;clasc=0;tip=0;alpha=0;temnumeachclass=0;while (tip==0),%alpha=input('请输入进行分类的截集水平λ: ');%alpha=0.5; %调试if (alpha<0 || alpha>1),error('您输入的截集水平λ不符合分类要求->执行结束');endcomp_arr=ones(numrows)*alpha;result_arr=(equiR>=comp_arr); %--------------------result_arr判断矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%捡菜算法for i=1:numrows,if sum(comp_vec(1,:)==result_arr(i,:))<numrows, %-----------说明没有归类temnumeachclass=0;%numeachclass(clasc)=index-temnumeachclass;temsave=result_arr(i,:);for j=1:numrows,if sum(result_arr(j,:)==temsave)==numrows,index=index+1;class(index)=j;result_arr(j,:)=0; %--------------------说明已经被归类temnumeachclass=temnumeachclass+1;endendclasc=clasc+1;nec(clasc)=temnumeachclass;elsecontinue;endendif clasc>=numclass,tip=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%当模糊分类的数目小于等于所给出的类数时退出循环体disp('成功');elseclear class;clear numeachclass;clear nec;clasc=0;index=0;temnumeachclass=0;alpha=alpha+0.01;endend%----取聚类结果----%num=0;n=0;for i=1:clasc,for j=1:nec(i),num=num+1;n=n+1;CLUS(n,:)=DATAFORCLUS(class(num),:);endn=n+1;CLUS(n,:)=inf;end%format single(CLUS)lenexport=size(CLUS,1);for i=1:lenexport,RESULT(i,:)=sprintf('%15.2f',CLUS(i,:));endRESULT在命令窗口输入data=[5 5 3 2;2 3 4 4;3 2 5 4;3 5 4 2;2 5 5 4]; julei(data)。
模糊聚类分析算法的改进Matlab语言程序设计
xi = { xi1 , xi2 , …, xim } , i = 1, 2, …, n 由此可得到原 始数据矩阵.
x11 x12 … x1m X = x21 x22 … x2m .
………… xn1 xn2 … xnm 1. 2 样本数据标准化 对上述 矩 阵 进 行 如 下 变 化 , 将 数 据 压 缩 到
Abstract: The algorithm of fuzzy classifying - analysis is realized under the environm ent of M atlab. Then an app lication examp le is given. The function of show p resents the results directly and conveniently to users. The p ro2 gram is effective and can solve all kinds of fuzzy classifying - analysis p roblem s.
“十一五 ”期间为其营造一个良好的外部环境 , 施加 一定的激励措施 ,这些优势就可能会被成倍放大 , 从 而推动光 机 电 产 业 以 其 他 产 业 无 可 比 拟 的 速 度 发 展 ,在云南这块土地上创造出中国的“印度奇迹 ”. 综上所述 ,第三类产业的两个产业归结为潜在型优 势产业.
参考文献 :
1 模糊聚类分析算法的基本原理和主要步骤
聚类分析的基本思想是用相似性尺度来衡量事 物之间的亲疏程度 ,并以此来实现分类 ,模糊聚类分 析的实质就是根据研究对象本身的属性来构造模糊 矩阵 ,在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类 关系. 1. 1 建立原始数据矩阵
MATLAB编程与模糊数学方法(1)-模糊数学与模糊聚类
模糊子集 A 由隶属函数 A 唯一确定，故认为二者
A 是等同的。为简单见，通常用A 来表示 A 和 ~ ~
x5
x7
~
~
~
。
x1
x6
x2
A
x4
x3
U
12
1.1 模糊集合及其运算
论域 U 140,150,160,170,180,190
（还是经典集合）
模糊集 A：表示高个子
定义隶属函数（具有主观性）： Ax x 140
u0 , 致使 u0对A的隶属关系是不确定的。
29
1.1 模糊集合及其运算
u0 是固定的，而 A* 在随机变动。 特点：在各次试验中，
模糊统计试验过程： （1）做n次试验，计算出
u0 A*的次数 u0 对A的隶属频率 n
（2）随着n的增大，频率呈现稳定，此稳定值即为
T
转置矩阵，其中 aij a ji 。 模糊矩阵的转置运算符：A’
T
26
1.1 模糊集合及其运算
（4）模糊矩阵的 截矩阵
定义：设 A (aij )mn , 对任意的 [0,1],称
A (aij
( )
)mn 为模糊矩阵A的 截矩阵，其中
aij
( )
1, aij 0, aij
20
例3：论域U = 宿舍四人{甲, 乙, 丙, 丁} A = “喜欢NBA”，隶属函数A= (0.9, 1, 0.6, 0) B = “喜欢LOL”，隶属函数B= (0.8, 0.2, 0.9, 1)
找出 C = “既喜欢NBA又喜欢LOL”？？？？？ C = A∩B = ( 0.9∧0.8 , 1∧0.2 , 0.6∧0.9 , 0∧1 ) = ( 0.8, 0.2, 0.6, 0) 对比隶属度，得？ ？和？ ？比较符合条件.
Matlab笔记记录——模糊聚类解析总结计划原理及实现023
23.模糊聚类剖析原理及实现聚类剖析，就是用数学方法研究和办理所给定对象，依据事物间的相像性进行区分和分类的过程。
传统的聚类剖析是一种硬区分，它把每个待识其他对象严格地区分到某个类中，拥有非此即彼的性质，这种分类的类型界线是分明的。
跟着模糊理论的成立，人们开始用模糊的方法来办理聚类问题，称为模糊聚类剖析。
因为模糊聚类获得了样本数与各个类其他不确立性程度，表达了样本类属的中介性，即成立起了样本关于类其他不确立性的描绘，能更客观地反应现实世界。
本篇先介绍传统的两种（适合数据量较小情况，及理解模糊聚类原理）：鉴于择近原则、模糊等价关系的模糊聚类方法。
（一）预备知识一、模糊等价矩阵定义 1 设 R=(r ij )n×n为模糊矩阵， I 为 n 阶单位矩阵，若R 知足i)自反性： I≤R （等价于 r ii =1）；ii)对称性： R T=R;则称 R 为模糊相像矩阵，若再知足niii) 传达性： R2≤R（等价于( r ik r kj ) r ij）k1则称 R 为模糊等价矩阵。
定理 1 设 R 为 n 阶模糊相像矩阵，则存在一个最小的自然数k（k<n）, 使得 R k为模糊等价矩阵，且对全部大于k 的自然数 l，恒有R l=R k. R k称为 R 的传达闭包矩阵，记为 t(R).二、模糊矩阵的λ-截矩阵定义 2 设 A=(a ij)n×m为模糊矩阵，对随意的λ∈[0,1], 作矩阵Aa ij( )n m此中，a ij( )1,aij 0,aij称为模糊矩阵 A 的λ-截矩阵。
明显，Aλ为布尔矩阵，且其等价性与与A一致。
意义：将模糊等价矩阵转变为等价的布尔矩阵，能够获得有限论域上的一般等价关系，而等价关系是能够分类的。
所以，当λ在[0,1]上改动时，由 Aλ获得不一样的分类。
若λ1＜λ2,则Aλ1≥Aλ2,进而由Aλ2 确立的分类是由Aλ1 确立的分类的加细。
当λ从 1 递减变化到 0 时，Aλ的分类由细变粗，渐渐合并，形成一个分级聚类树。
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function julei(data)
%%%%%%%%%%%%%%%模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% DATAFORCLUS=data; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于模糊等价关系的模糊
聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%----------构造相似关系-----------%
numrows=size(DATAFORCLUS,1);
numcols=size(DATAFORCLUS,2);
disp('请选择对象之间相似性统计量的方式: ');
disp('<1-相关系数法|2-夹角余弦法>');
wayforr_ij=input('请输入: ');
switch wayforr_ij
case 1, %-----------------------------------相关系数法
for i=1:numrows,
for j=1:numrows,
meani=mean(DATAFORCLUS(i,:));meanj=mean(DATAFORCLUS(j,:)); simiR(i,j)=sum((DATAFORCLUS(i,:)-meani).*(DATAFORCLUS(j,:)-meanj))/...
(sqrt(sum((DATAFORCLUS(i,:)-meani).^2))*sqrt(sum((DATAFORCLUS(j,:)-meanj).^2)));
end
end
case 2, %-----------------------------------夹角余弦法
for i=1:numrows,
for j=1:numrows,
simiR(i,j)=sum(DATAFORCLUS(i,:).*DATAFORCLUS(j,:))/...
(sqrt(sum(DATAFORCLUS(i,:).*DATAFORCLUS(i,:)))*sqrt(sum(DATAFORCLUS(j,: ).*DATAFORCLUS(j,:))));
end
end
end
%-------改造成等价关系----------%
sign=0;
numselfmul=1;
simiRk=eye(numrows);
equi_tem=simiR;
while sign==0,
for i=1:numrows,
for j=1:numrows,
for c=1:numrows,
rij_temp(c)=min([equi_tem(i,c) equi_tem(c,j)]);
end
simiRk(i,j)=max(rij_temp);
end
end
%--------------%
if sum(sum(simiRk-equi_tem,1))~=0,
numselfmul=numselfmul+1;
equi_tem=simiRk;
else
sign=1;
break
end
%--------------%
end
if sign==1,
disp('从相似矩阵到等价矩阵改造成功');
else
disp('从相似矩阵到等价矩阵改造失败');
end
equiR=simiRk;
numclass=input('请输入聚类数: ');
%---------在不同的截集水平进行聚类--------------%
clasc=0;
comp_vec(1,1:numrows)=0;
index=0;
clasc=0;
tip=0;
alpha=0;
temnumeachclass=0;
while (tip==0),
%alpha=input('请输入进行分类的截集水平λ: ');
%alpha=0.5; %调试
if (alpha<0 || alpha>1),
error('您输入的截集水平λ不符合分类要求->执行结束');
end
comp_arr=ones(numrows)*alpha;
result_arr=(equiR>=comp_arr); %--------------------result_arr判断矩阵
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%捡菜算法
for i=1:numrows,
if sum(comp_vec(1,:)==result_arr(i,:))<numrows, %-----------说明没有归类
temnumeachclass=0;
%numeachclass(clasc)=index-temnumeachclass;
temsave=result_arr(i,:);
for j=1:numrows,
if sum(result_arr(j,:)==temsave)==numrows,
index=index+1;
class(index)=j;
result_arr(j,:)=0; %--------------------说明已经被归类
temnumeachclass=temnumeachclass+1;
end
end
clasc=clasc+1;
nec(clasc)=temnumeachclass;
else
continue;
end
end
if clasc>=numclass,
tip=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%当模糊分类的数目小于等于所给出的类数时退出循环体
disp('成功');
else
clear class;
clear numeachclass;
clear nec;
clasc=0;
index=0;
temnumeachclass=0;
alpha=alpha+0.01;
end
end
%----取聚类结果----%
num=0;
n=0;
for i=1:clasc,
for j=1:nec(i),
num=num+1;
n=n+1;
CLUS(n,:)=DATAFORCLUS(class(num),:);
end
n=n+1;
CLUS(n,:)=inf;
end
%format single(CLUS)
lenexport=size(CLUS,1);
for i=1:lenexport,
RESULT(i,:)=sprintf('%15.2f',CLUS(i,:));
end
RESULT
在命令窗口输入
data=[5 5 3 2;2 3 4 4;3 2 5 4;3 5 4 2;2 5 5 4]; julei(data)。