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  • fcm聚类算法matlab
    2022-08-07 10:05:08

    MATLAB实现FCM+聚类算法


    1、文档下载:

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    本项目文档 【老生谈算法】MATLAB实现FCM+聚类算法.docx

    2、算法详解:

    本文在阐述聚类分析方法的基础上重点研究 FCM 聚类算法。FCM 算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。

    第 1 章 概述
    聚类分析是数据挖掘的一项重要功能,而聚类算法是目前研究的核心,聚类分析就是使用聚类算法来发现有意义的聚类,即“物以类聚” 。虽然聚类也可起到分类的作用,但和大多数分类或预测不同。大多数分类方法都是演绎的,即人们事先确定某种事物分类的准则或各类别的标准,分类的过程就是比较分类的要素与各类别标准,然后将各要素划归于各类别中。确定事物的分类准则或各类别的标准或多或少带有主观色彩。

    为获得基于划分聚类分析的全局最优结果,则需要穷举所有可能的对象划分,为此大多数应用采用的常用启

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    目录

    1.算法描述

    2.部分源码

    3.部分仿真图预览

    4.源码获取方式 


    1.算法描述

           针对FCM聚类,GA-FCM聚类采用了GA与FCM(GA-FCM)聚类进行全局搜索,克服了FCM聚类容易陷入局部极小值的问题.GA-FCM聚类是以全局最优个体将GA聚类用一个最优个体,迭代过程中既包括了GA运算.它依据GA的随机性扩大了搜索范围,之后在所找到的个体.

    2.部分源码

    clc;
    clear;
    close all;
    warning off;
    addpath(genpath(pwd));
    
    
    data=rand(100,2).*10;
    max=10;%最大值
    min=0;%最小值
    cluster_n=5;%所要聚类的个数
    pop_size=150;%种群大小
    Pc=0.25;%交叉概率
    Pm=0.05;%变异概率
    max_run=300;%最大运行次数
    N=size(data,2);%特征维数
    Num_boolean=8;%表示“7.5“所要得二进制个数
    G_F=zeros(pop_size,1);%染色体适应度
    U=zeros(cluster_n, size(data,1));%初始化隶度矩U
    expo=2;%权值m大小
    SL=2;
    min_impro=0.0001;
    
    
    G=round(rand(pop_size,cluster_n*N*Num_boolean));
    for h=1:max_run
    for i=1:pop_size %遍历整个种群
         center=zeros(cluster_n,N);%初始化单个染色体中心
         center=code(G(i,:),cluster_n,N,max,min,Num_boolean);%(1)对染色体解码,得到实数表示的聚类中心
         [U,obj_fitness(i),obj(i)]=Uconvert(data, cluster_n, expo,center);
     end
     	if i > 1,
    		if abs(obj(i) - obj(i-10)) < min_impro, break; end,
    	end
     T(h)=h;    
     Fit=obj;
     [Order,Index]=sort(Fit);
     BF=Order(1);
     BFI=BF;
     BG=G(Index(1),:);
     ln=1;
     for i=1:1:SL
         BGG(i,:)=G(Index(ln),:);
         ln=ln+1;
     end 
     Best_value(h)=Order(1);
     Best_chrom=G(Index(1),:);
    
     
     NG=selection(G,obj_fitness,pop_size);
     NG=crossover(NG,Pc,pop_size);
     NG=mutation(NG,Pm,pop_size);
     Rs=4;
     for i=1:1:SL
         NG(pop_size-Rs,:)=BGG(i,:);
         Rs=Rs-1;
     end
     G=NG;
    end
    center
    b=sort(Best_value);
    Pbest=b(1)
    
    plot(T,Best_value);
    plotflag=2;
    M=2;
    [U2,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(data,cluster_n,plotflag,M)
    
    

    3.部分仿真图预览

     

     

    4.源码获取方式 

    获得方式1:

    点击下载链接:

    模糊聚类FCM算法和基于GA遗传优化的FCM聚类算法matlab仿真+程序操作视频

    获取方式2:

    博客资源项,搜索和博文同名资源。

    获取方式3:

    如果下载链接失效,加博主微信联系。

    A_019
     

    展开全文
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    我现在这在用这个聚类算法,这个源程序写的很简洁,而且里面的注释很明白,我自己一直都在用哦
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  • 实现了模糊聚类算法,能将N个样本分成C类(1《C《N)
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    2022-07-14 23:07:00
    MATLAB实现的关于模糊聚类算法,实验效果良好。
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    MATLAB小技巧(32)FCM聚类

    前言

    MATLAB进行图像处理相关的学习是非常友好的,可以从零开始,对基础的图像处理都已经有了封装好的许多可直接调用的函数,这个系列文章的话主要就是介绍一些大家在MATLAB中常用一些概念函数进行例程演示!

    1965年美国加州大学柏克莱分校的扎德教授第一次提出了‘集合’的概念。经过十多年的发展,模糊集合理论渐渐被应用到各个实际应用方面。为克服非此即彼的分类缺点,出现了以模糊集合论为数学基础的聚类分析。用模糊数学的方法进行聚类分析,就是模糊聚类分析。FCM算法是一种以隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。该聚类算法是传统硬聚类算法的一种改进。FCM聚类仿真示例分享给大家,MATLAB版本为MATLAB2015b。

    一. MATLAB仿真

    %%%%%%%
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