基于Matlab的模糊聚类算法仿真探究

基于Matlab的模糊聚类算法仿真探究

概述：

模糊聚类是一种非监督学习算法，是将数据按一定规则分成多个子集并使得同一子集内的数据对象相似度较高，而不同子集之间的相似度较低的一种方法。模糊聚类通过将每个样本归属于每个类别的可能性表示为隶属度，使得在样本对给定的类别分类时可以进行更加柔软、精细的划分。本文将介绍如何使用Matlab实现模糊聚类算法。

算法实现：

本文主要介绍的是基于模糊C均值聚类算法(FCM)的实现过程。FCM算法是模糊聚类算法中最经典的算法之一，其利用了模糊隶属度的概念，对每个数据点都安排一组隶属度，同时也对每个聚类中心进行调整，以便找到最佳划分。

下面是Matlab的源代码实现：

% 生成测试数据
n = 50;
k = 5;
x = randn(nk,2);
for i=1:k
x(in-n+1:in,:) = x(in-n+1:in,:)+repmat([i5,i*5],n,1);
end

% 数据可视化
figure;
scatter(x(:,1),x(:,2),‘o’);

% 模糊聚类算法实现
[idx,centers] = fcm(x,k);

% 聚类结果可视化
figure;
hold on;
for i=1:k
plot(x(idxi,1),x(idxi,2),‘o’);
end
plot(centers(:,1),centers(:,2),‘*k’);
hold off;