20、模糊逻辑在聚类与仿真中的应用

模糊逻辑在聚类与仿真中的应用

一、使用聚类工具进行数据聚类

1.1 打开聚类工具

在 MATLAB 命令行中输入 findcluster 即可打开聚类工具。该工具可使用模糊 c - 均值（fuzzy c - means）或减法聚类（subtractive clustering）对数据进行聚类。

1.2 加载和绘制数据

加载数据集有两种方式：
- 点击“Load Data”，选择包含数据的文件。
- 直接将数据集作为输入参数调用 findcluster 打开聚类工具，例如： findcluster('clusterdemo.dat') 。

数据集文件必须以 .dat 为扩展名，文件的每一行包含一个数据点。聚类工具可处理多维数据集，但绘图时仅显示其中两个维度。若要选择其他维度进行绘图，可使用 X 轴和 Y 轴下方的下拉列表。

1.3 进行数据聚类

开始聚类数据的步骤如下：
1. 从“Methods”下拉菜单中选择聚类函数 fcm （模糊 C - 均值聚类）或 subtractiv （减法聚类）。
2. 设置选项：
- 对于模糊 c - 均值聚类，使用“Cluster Num”、“Max Iteration”、“Min”和“Exponent”字段。相关信息可查看 fcm 。
- 对于减法聚类，使用“Influence Range”