基于FCM模糊C均值聚类算法的MATLAB仿真

原创于 2023-02-12 05:51:27 发布 · 328 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #聚类 #FCM #模糊C均值聚类

MATLAB仿真案例专栏收录该内容

783 篇文章 ¥39.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了基于FCM的模糊C均值聚类算法在MATLAB中的仿真，包括算法的仿真效果、MATLAB源码和算法概述。FCM算法是一种无监督的模糊聚类方法，通过优化目标函数得到样本点对所有类中心的隶属度，适用于数据划分。文章还探讨了算法的优缺点，如参数初始化对结果的影响以及在大数据集上的实时性问题。

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.MATLAB源码

%**********************************************************************************
%订阅用户如果对某一个算法感兴趣，可以私信留言文章链接和邮箱，分享任意一份完整代码，
%一般当天晚上或第二天下午4点前会将完整程序发到邮箱中。
%*********************************************************************************


if nargin ~= 2 & nargin ~= 3,
	error('Too many or too few input arguments!');
end

data_n = size(data, 1);
in_n = size(data, 2);

% Change the following to set default options
default_options = [2;	%

了解本专栏