主要内容
虹膜数据的模糊C-均值聚类
此示例显示如何使用模糊C-means群集为IRIS数据集。这个数据集由博纳斯特·埃德加安德森收集，含有属于三种虹膜花的鲜花样本：刚毛那versicolor和弗吉尼亚州. 对于每个物种，数据集包含50个观察值，包括萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
加载数据
从中加载数据集Iris.dat.数据文件。
加载Iris.dat.
将数据分组为命名的三组刚毛那versicolor和弗吉尼亚州。
setosaindex =虹膜（:,5）== 1;versicolorindex =虹膜（:,5）== 2;virginicaindex =虹膜（:,5）== 3;setosa =虹膜（setosaindex，:);versicolor =虹膜（versicolororIndex，:);弗吉尼察=虹膜（VirginicainDex，:);
绘制数据在2-D中
虹膜数据包含表示萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度的四个维度。绘制两个维度的每个组合的数据点。
特征={'萼片长度'那'萼片宽度'那......“花瓣长度”那“花瓣宽度”}; 配对=[1 2；1 3；1 4；2 3；2 4；3 4]；为了i = 1：6 x =对（i，1）;Y =对（I，2）;子图（2,3，i）绘图（[setosa（：，x）versicolor（：，x）virginica（：，x）]，......[setosa（：，y）versicolor（：，y）virginica（：，y）]，'。'）xlabel（特征{x}）ylabel（特征{y}）结尾
设置参数
指定使用模糊c均值聚类对数据进行聚类的选项。这些选项包括：
数控- 簇数M-模糊划分矩阵指数，表示簇之间的模糊重叠程度。有关更多信息，请参阅模糊C-均值聚类中模糊重叠的调整。
maxiter.-最大迭代次数。在此迭代次数之后，集群过程停止。最小- 最低改进。当两个连续迭代之间的目标函数改进小于此值时，聚类过程停止。
Nc=3；M=2.0；最大值=100；最小值=1e-6；
有关这些选项和模糊c-均值算法的更多信息，请参阅fcm。
计算群集
模糊c-均值聚类是一个迭代过程fcm函数生成一个随机模糊分区矩阵。此矩阵表示每个群集中每个数据点的成员资格的程度。
在每个聚类迭代中，fcm使用计算的中心位置计算群集中心并更新模糊分区矩阵。然后计算目标函数值。
对数据进行聚类，显示每次迭代后的目标函数值。
clusteringOptions = [m maxirs simeprove true];[中心，u] = FCM（IRIS，NC，ClusteringOptions）;
迭代计数= 1，obj。FCN = 28838.424340迭代计数= 2，obj。FCN = 21010.880067迭代计数= 3，OBJ。FCN = 15272.280943迭代计数= 4，OBJ。FCN = 11029.756194迭代计数= 5，OBJ。FCN = 10550.015503迭代计数= 6，OBJ。FCN = 10301.776800迭代计数= 7，OBJ。FCN = 9283.793786迭代计数= 8，OBJ。FCN = 7344.379868迭代计数= 9，OBJ。FCN = 6575.117093迭代计数= 10，OBJ。 fcn = 6295.215539 Iteration count = 11, obj. fcn = 6167.772051 Iteration count = 12, obj. fcn = 6107.998500 Iteration count = 13, obj. fcn = 6080.461019 Iteration count = 14, obj. fcn = 6068.116247 Iteration count = 15, obj. fcn = 6062.713326 Iteration count = 16, obj. fcn = 6060.390433 Iteration count = 17, obj. fcn = 6059.403978 Iteration count = 18, obj. fcn = 6058.988494 Iteration count = 19, obj. fcn = 6058.814438 Iteration count = 20, obj. fcn = 6058.741777 Iteration count = 21, obj. fcn = 6058.711512 Iteration count = 22, obj. fcn = 6058.698925 Iteration count = 23, obj. fcn = 6058.693695 Iteration count = 24, obj. fcn = 6058.691523 Iteration count = 25, obj. fcn = 6058.690622 Iteration count = 26, obj. fcn = 6058.690247 Iteration count = 27, obj. fcn = 6058.690092 Iteration count = 28, obj. fcn = 6058.690028 Iteration count = 29, obj. fcn = 6058.690001 Iteration count = 30, obj. fcn = 6058.689990 Iteration count = 31, obj. fcn = 6058.689985 Iteration count = 32, obj. fcn = 6058.689983 Iteration count = 33, obj. fcn = 6058.689983
当客观函数改进低于指定的最小阈值时，聚类停止。
将计算出的簇中心绘制为粗体数字。
为了i = 1：6子图（2,3，i）为了j = 1：nc x =对（i，1）;Y =对（I，2）;文本（中心（j，x），中心（j，y），Int2str（j），......'fontweight'那'胆大');结尾结尾
也可以看看
相关话题
您还可以从以下列表中选择网站：
