FCM代码

function[center,U,obj_fun]=FCMCluster(data,n,options)
%采用模糊C均值将数据集data分为n类
%用法
% 1 [center,U,obj_fcn]=FCMCluster(data,n,options);
% 2 [center,U,obj_fcn]=FCMCluster(data,n);

%输入 
% data n*m矩阵，n个样本数，每个样本的维度为m
% n 类别数
% options 4*1 矩阵
% options(1):隶属度矩阵U的加权指数
% options(2):最大迭代次数
% options(3):隶属度最小变化量，迭代终止条件
% options(4):每次迭代是否输出信息标志

%输出
% center 聚类中心
% U 隶属度矩阵
% obj_fun 目标函数值


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

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

%默认参数
default_options=[2;100;1e-5;1];

%参数配置
  %如果只输入前两个参数，选用默认的参数;如果参数个数小于4，其他选用默认参数
  if nargin==2
      options=default_options;
  else
       if length(options)<4
           tmp=default_options;
           tmp(1:length(options))=options;
           options=tmp;
       end 
       nan_index=find(isnan(options)==1);
       options(nan_index)=default_options(nan_index);

       if options(1)<=1
           error('The exponent should be greater than 1!');
       end 
  end 

  %将options 中的分量分别赋值给四个变量
  expo=options(1);
  max_iter=options(2);
  min_impro=options(3);
  display=options(4);

  obj_fun=zeros(max_iter,1);

  %初始化模糊分配矩阵
  U=initfcm(n,data_n);


  %主程序
   for i=1:max_iter
       [U,center,obj_fun(i)]=stepfcm(data,U,n,expo);
       if display
           fprintf('FCM:Iteration count=%d,obj_fun=%f\n',i,obj_fun(i));
       end
       %终止条件判别
       if i>1
           if abs(obj_fun(i)-obj_fun(i-1))<min_impro
               break;
           end 
       end 
   end
   iter_n=i;
   obj_fun(iter_n+1:max_iter)=[];
% 

end
%%子函数 模糊矩阵初始化
    function U= initfcm(n,data_n)
        U=rand(n,data_n);
        col_sum=sum(U);
        U=U./col_sum(ones(n,1),:);
    end


%%子函数 逐步聚类
        function [U_new,center,obj_fun]=stepfcm(data,U,n,expo)
            mf=U.^expo;
            center=mf*data./((ones(size(data,2),1)*sum(mf'))'); dist=distfcm(center,data); obj_fun=sum(sum((dist.^2).*mf)); tmp=dist.^(-2/(expo-1)); U_new=tmp./(ones(n,1)*sum(tmp)); end %%子函数 计算距离 function out=distfcm(center,data) out=zeros(size(center,1),size(data,1)); for k=1:size(center,1) out(k,:)=sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)',1));


                end 
            end

算法测试

data=rand(100,2);
[center,U,obj_fcn] = FCMCluster(data,2);
plot(data(:,1),data(:,2),’o’);
hold on;
index1=find(U(1,:)==max(U));%找出划分为第一类的数据索引
index2=find(U(2,:)==max(U));%找出划分为第二类的数据索引
plot(data(index1,1),data(index1,2),’g*’);
hold on;
plot(data(index2,1),data(index2,2),’r*’);
hold on;
plot([center([1 2],1)],[center([1 2],2)],’*’,’color’,’k’);

实验结果展示：
原数据分布

聚类结果