模糊聚类分析

最新推荐文章于 2025-02-13 06:31:07 发布

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分类专栏： Matlab在石油工程中应用智能钻完井油田大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/s0302017/article/details/103443513

本文介绍了模糊聚类分析的基本步骤，包括确定分类数、指数m的值和迭代次数，以及如何初始化隶属度矩阵U和计算聚类中心C。作者QinL通过此分享帮助读者理解这一数据分析方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

模糊聚类分析的一般步骤为：

（1）确定分类数，指数m的值，确定迭代次数（；

（2）初始化一个隶属度U；

（3）根据U计算聚类中心C；

data(:,1) = rand(100,1);
data(:,2) = rand(100,1);%随机生成数据
cluster_n = 2;%类别数
iter = 50;%迭代次数
m = 2;%指数
num_data = size(data,1);%样本个数
num_d = size(data,2);%样本维度
%初始化隶属度u，条件是每一列和为1
U = rand(cluster_n,num_data);
col_sum = sum(U);
U = U./col_sum(ones(cluster_n,1),:);
%% 循环规定迭代次数作为结束条件
for i = 1:iter
    %更新c      
    for j = 1:cluster_n
        u_ij_m = U(j,:).^m;
        sum_u_ij = sum(u_ij_m);
        sum_1d = u_ij_m./sum_u_ij; 
        c(j,:) =