matlab中的功能函数FCM如何使用?
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推荐于2019-11-06 · 知道合伙人教育行家
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模糊C均值聚类算法,可将输入的数据集data聚为指定的cluster_n类
【函数描述】
语法格式
[center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)
用法:
1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,options);
2. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster);
输入变量
data ---- n*m矩阵,表示n个样本,每个样本具有m维特征值
cluster_n ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数
options ---- 4*1列向量,其中
options(1): 隶属度矩阵U的指数,>1(缺省值: 2.0)
options(2): 最大迭代次数(缺省值: 100)
options(3): 隶属度最小变化量,迭代终止条件(缺省值: 1e-5)
options(4): 每次迭代是否输出信息标志(缺省值: 0)
输出变量
center ---- 聚类中心
U ---- 隶属度矩阵
obj_fcn ---- 目标函数值
【函数描述】
语法格式
[center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)
用法:
1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,options);
2. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster);
输入变量
data ---- n*m矩阵,表示n个样本,每个样本具有m维特征值
cluster_n ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数
options ---- 4*1列向量,其中
options(1): 隶属度矩阵U的指数,>1(缺省值: 2.0)
options(2): 最大迭代次数(缺省值: 100)
options(3): 隶属度最小变化量,迭代终止条件(缺省值: 1e-5)
options(4): 每次迭代是否输出信息标志(缺省值: 0)
输出变量
center ---- 聚类中心
U ---- 隶属度矩阵
obj_fcn ---- 目标函数值
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