模糊聚类:改进FCM算法的Matlab实现
模糊聚类是一种常用的数据分类和聚类方法,其通过将数据点划分到不同的模糊集合中,从而实现对数据的分组。模糊C均值(FCM)算法是模糊聚类中最常见的算法之一。在本文中,我们将介绍如何使用Matlab实现改进的FCM算法,并提供相应的源代码供参考。
FCM算法的目标是将数据点划分到不同的聚类中心,以最小化目标函数。传统的FCM算法中,每个数据点被分配到每个聚类中心的模糊度是确定的。然而,这种确定性分配可能会导致边界模糊和聚类结果不稳定的问题。因此,一些改进的FCM算法被提出来,以解决这些问题。
以下是改进的FCM算法的Matlab实现:
function [centers, U, obj_func] = improved_fcm(data, num_clusters