fcm算法matlab
㈠ 急matlab怎么调用FCM 函数做图像分割正在做毕业论文，涉及到用FCM算法做图像分割，但是FCM的参数不太懂
你这个要求有点麻烦哦，不过还是可以完成，
㈡ 在matlab中做模糊C均值聚类（fcm）算法如何体现初始隶属度
它的程序里面是用rand函数随机初始化了一个矩阵N*c，然后对这个随机矩阵进行归一化，即满足一行（也可能是列记不清楚了），反正是让它满足隶属度的每个样本属于所有类隶属度为1的条件。用这个矩阵进行初始化，计算新的中心 新的隶属度 新的中心。。。。 知道满足阈值。matlab里面自己有函数一招就能找到
㈢ Matlab FCM聚类和kmeans聚类有什么区别
K均值聚类算法即是HCM（普通硬-C均值聚类算法），它是一种硬性划分的方法，结果要么是1要么是0，没有其他情况，具有“非此即彼”的性质。里面的隶属度矩阵是U。
FCM是把HCM算法推广到模糊情形，用在模糊性的分类问题上，给了隶属度一个权重。隶属度矩阵用U的m次方表示。
㈣ matlab如何调用fcm函数处理一副图像。 不是查看fcm函数，算法我已经了解了，我只是不知道
data = rand(100, 2);
[center,U,obj_fcn] = fcm(data, 2);
plot(data(:,1), data(:,2),'o');
maxU = max(U);
index1 = find(U(1,:) == maxU);
index2 = find(U(2, :) == maxU);
line(data(index1,1),data(index1, 2),'linestyle','none',...
'marker','*','color','g');
line(data(index2,1),data(index2, 2),'linestyle','none',...
'marker', '*','color','r');
㈤ 求:FCM,PCM聚类算法MATLAB程序
function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data)
[data_n,in_n] = size(data);
m= 2; % Exponent for U
max_iter = 100; % Max. iteration
min_impro =1e-5; % Min. improvement
c=3;
[center, U, obj_fcn] = fcm(data, c);
for i=1:max_iter
if F(U)>0.98
break;
else
w_new=eye(in_n,in_n);
center1=sum(center)/c;
a=center1(1)./center1;
deta=center-center1(ones(c,1),:);
w=sqrt(sum(deta.^2)).*a;
for j=1:in_n
w_new(j,j)=w(j);
end
data1=data*w_new;
[center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c);
center=center./w(ones(c,1),:);
obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2);
end
end
display(i);
result=zeros(1,data_n);U_=max(U);
for i=1:data_n
for j=1:c
if U(j,i)==U_(i)
result(i)=j;continue;
end
end
end
㈥ matlab中的功能函数FCM如何使用
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
㈦ matlab中fcm算法可以对一维数据进行分类吗
function [U,V,iteration] = std_fcm(X,c)
% std_fcm:standard fcm by liyang @BNU Math 315
% Email:[email protected]
% 2009.09.25
% input:
% [num_sample,num_attribute] = size(X) let N = num_sample
% X = (x(1);x(2);...;x(num_sample));
% c:classnumber
% output:
% U : c*num_sample
% V = (v(1);v(2);...;v(c)) : c*num_attribute
% Problem:
% min Q(U,V) = sum(i=1,...,c)sum(k=1,...,N)( u(i,k)^2 * distance(x(k),v(i))^2 )
% subject to sum(j=1,...,c)u(j,t) = 1, for each t = 1,2,...,N
% solve in the Euclidean distance sense
% u(s,t) = 1 / ( sum(j=1,...,c)(distance(v(s),x(t))/distance(v(j)-x(t)))^2 )
% v(s) = ( sum(k=1,...,N)( u(s,k)^2*x(k) ) ) / ( sum(k=1,...,N)( u(s,k)^2 ) )
[num_sample,num_attribute] = size(X);
N = num_sample;
%% initialization
epsilon = 0.001;
iteration = 1;
U = rand(c,N);
V = zeros(c,num_attribute);
%% 主体循环
while(1)
% calculate new V
for s = 1:c
temp_numerator = 0;
for k = 1:N
temp_numerator = temp_numerator + U(s,k)^2 * X(k,:);
end
V(s,:) = temp_numerator ./ sum( U(s,:).^2 );
end
% calculat new U
for s = 1:c
for t = 1:N
temp_denominator = 0;
for j = 1:c
temp_denominator = temp_denominator + ( ED(V(s,:),X(t,:))/ED(V(j,:),X(t,:)) )^2;
end
new_U(s,t) = (temp_denominator)^(-1);
end
end
% 主体循环终止条件
if max(max(abs(U-new_U))) < epsilon
break;
end
U = new_U;
iteration = iteration + 1;
end
%% Euclidean distance function
function d = ED(x,y)
d = sum((x-y).^2).^0.5;
㈧ matlab中的功能函数FCM如何使用
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
㈨ matlab中的fcm算法中的u矩阵怎么初始化
matlab中的fcm算法中的u矩阵怎么初始化
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);
㈩ matlab中FCM函数的使用。
首先，打开matlab 这款软件，注意其版本，这是在WIN7 64位上运行的。
2方法一，在matlab的命令窗口中输入 type fcm; fcm是其自带的一个函数，这样命令窗口中就会出现该函数的相关信息
3方法二，在命令窗口中输入 open fcm; 这样软件会找到其相关的M文件，也就是函数文件，其路径，3是fcm函数在M文件中的定义
4方法三，在命令窗口中输入 edit fcm,其效果和上述一样
5方法四，就是你故意输入错，这样软件就会给出错误提示，如输入FC，这样软件就会自动提示，你是不是想要输入FCM ，按提示点3就会出现FCM正确的定义
6如下是输入错误后的正确提示，这四种方法会很有用的，好好掌握！