matlab中的功能函数FCM如何使用 matlab中的功能函数FCM如何使用？
matlab\u4e2dfcm\u51fd\u6570\u805a\u7c7b\u540e\uff0c\u600e\u4e48\u5b9e\u73b0\u56fe\u50cf\u5206\u5272\u5982\u679c\u4f60\u80fd\u5c06MATLAB\u8f6f\u4ef6\u5b66\u597d\u7684\u8bdd\uff0c\u80af\u5b9a\u53ef\u4ee5\u53c2\u52a0\u6570\u5b66\u5efa\u6a21\u6bd4\u8d5b\uff0c\u800c\u4e14\u6210\u7ee9\u53ef\u4ee5\u5f88\u597d\uff0c\u56e0\u4e3aMATLAB\u8f6f\u4ef6\u591a\u6570\u529f\u80fd\u90fd\u662f\u4e0e\u6570\u5b66\u6709\u5173\u3002\u5176\u4e2d\uff0c\u6700\u91cd\u8981\u7684\u5b66\u597dMATLAB\u4f18\u5316\u5de5\u5177\u7bb1\uff0c\u80af\u5b9a\u5bf9\u4f60\u5efa\u6a21\u5f88\u6709\u7528\uff0c\u5176\u6b21\uff0c\u7b80\u5355\u7684\u6570\u503c\u5206\u6790\u8981\u4f1a\u70b9\uff0c\u5982\u77e9\u9635\u8fd0\u7b97\uff0c\u7b80\u5355\u7684\u62df\u5408\uff0c\u975e\u7ebf\u6027\u62df\u5408\uff0c\u7edf\u8ba1\u5de5\u5177\u7bb1\uff0c\u5982\u679c\u4f60\u60f3\u7ee7\u7eed\u63d0\u9ad8\uff0c\u53ef\u4ee5\u597d\u597d\u7814\u7a76MATLAB \u4e2d\u9057\u4f20\u7b97\u6cd5\u5de5\u5177\u7bb1\uff0c\u6a21\u62df\u9000\u706b\u5de5\u5177\u7bb1\uff0c\u5b66\u4f1a\u8c03\u7528\u8fd9\u51fd\u6570\u3002\u56e0\u4e3a\u6211\u4e5f\u662f\u4ece\u6570\u5b66\u5efa\u6a21\u8fc7\u6765\u4eba\uff0c\u53c2\u52a0\u8fc7\u4e24\u6b21\uff01
\u6a21\u7ccaC\u5747\u503c\u805a\u7c7b\u7b97\u6cd5\uff0c\u53ef\u5c06\u8f93\u5165\u7684\u6570\u636e\u96c6data\u805a\u4e3a\u6307\u5b9a\u7684cluster_n\u7c7b
\u3010\u51fd\u6570\u63cf\u8ff0\u3011
\u8bed\u6cd5\u683c\u5f0f
[center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)
\u7528\u6cd5\uff1a
1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,options);
2. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster);
\u8f93\u5165\u53d8\u91cf
data ---- n*m\u77e9\u9635,\u8868\u793an\u4e2a\u6837\u672c,\u6bcf\u4e2a\u6837\u672c\u5177\u6709m\u7ef4\u7279\u5f81\u503c
cluster_n ---- \u6807\u91cf,\u8868\u793a\u805a\u5408\u4e2d\u5fc3\u6570\u76ee,\u5373\u7c7b\u522b\u6570
options ---- 4*1\u5217\u5411\u91cf\uff0c\u5176\u4e2d
options(1): \u96b6\u5c5e\u5ea6\u77e9\u9635U\u7684\u6307\u6570\uff0c>1(\u7f3a\u7701\u503c: 2.0)
options(2): \u6700\u5927\u8fed\u4ee3\u6b21\u6570(\u7f3a\u7701\u503c: 100)
options(3): \u96b6\u5c5e\u5ea6\u6700\u5c0f\u53d8\u5316\u91cf,\u8fed\u4ee3\u7ec8\u6b62\u6761\u4ef6(\u7f3a\u7701\u503c: 1e-5)
options(4): \u6bcf\u6b21\u8fed\u4ee3\u662f\u5426\u8f93\u51fa\u4fe1\u606f\u6807\u5fd7(\u7f3a\u7701\u503c: 0)
\u8f93\u51fa\u53d8\u91cf
center ---- \u805a\u7c7b\u4e2d\u5fc3
U ---- \u96b6\u5c5e\u5ea6\u77e9\u9635
obj_fcn ---- \u76ee\u6807\u51fd\u6570\u503c
【函数描述】
语法格式
[center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)
用法：
1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,options);
2. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster);
输入变量
data ---- n*m矩阵,表示n个样本,每个样本具有m维特征值
cluster_n ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数
options ---- 4*1列向量，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: 0)
输出变量
center ---- 聚类中心
U ---- 隶属度矩阵
obj_fcn ---- 目标函数值
我贴部分FCM的Matlab代码： expo = options(1); % Exponent for U max_新的中心。 知道满足阈值。matlab里面自己有函数一招就能找到 ,oYXVGR
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绛旓細K鍧囧艰仛绫荤畻娉曞嵆鏄疕CM锛堟櫘閫氱‖-C鍧囧艰仛绫荤畻娉曪級锛屽畠鏄竴绉嶇‖鎬у垝鍒嗙殑鏂规硶锛岀粨鏋滆涔堟槸1瑕佷箞鏄0锛屾病鏈夊叾浠栨儏鍐碉紝鍏锋湁鈥滈潪姝ゅ嵆褰尖濈殑鎬ц川銆閲岄潰鐨闅跺睘搴︾煩闃垫槸U銆FCM鏄妸HCM绠楁硶鎺ㄥ箍鍒版ā绯婃儏褰紝鐢ㄥ湪妯＄硦鎬х殑鍒嗙被闂涓婏紝缁欎簡闅跺睘搴︿竴涓潈閲嶃傞毝灞炲害鐭╅樀鐢║鐨刴娆℃柟琛ㄧず銆
绛旓細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);...
绛旓細娣卞叆瑙ｆ瀽锛Matlab涓殑鐩磋妯＄硦C鍧囧艰仛绫诲湪鍥惧儚鍒嗗壊涓殑搴旂敤 妯＄硦鐞嗚锛屽鍚屼竴閬撳厜锛屾彮绀轰簡鐜板疄涓栫晫妯＄硦杈圭晫涓殑鏅烘収銆傚畠浠ユā绯婇昏緫鎻忕粯鐢熸椿涓殑涓嶇‘瀹氭э紝寮ヨˉ浜嗕紶缁熶簩鍏冮昏緫鏃犳硶鎹曟崏妯＄硦杈圭晫鐨勭己鎲俱備汉绫昏瑷鐨勬ā绯婃э紝浣垮緱妯＄硦鐞嗚浠ユā绯婇泦鍚堢殑鏋勫缓锛岄氳繃闅跺睘鍑芥暟閲忓寲浜嬩欢鐨勬ā绯婂害锛岃祴浜堜簡澶勭悊闂鐨勭簿纭害銆...
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