使用模糊C-means群集的群集准随机数据
此示例显示FCM群集如何使用准随机二维数据。
加载数据集并绘制它。
加载fcmdata.dat.绘图（FCMDATA（：，1），FCMDATA（:,2），'o'）
接下来，调用命令行函数，FCM.，在此数据集中找到两个群集，直到目标函数不再递减。
[中心，U，objfcn] = FCM（FCMDATA，2）;
迭代计数= 1，obj。FCN = 8.970479迭代计数= 2，OBJ。FCN = 7.197402迭代计数= 3，OBJ。FCN = 6.325579迭代计数= 4，OBJ。FCN = 4.586142迭代计数= 5，OBJ。FCN = 3.893114迭代计数= 6，OBJ。FCN = 3.810804迭代计数= 7，OBJ。FCN = 3.799801迭代计数= 8，OBJ。FCN = 3.797862迭代计数= 9，OBJ。FCN = 3.797508迭代计数= 10，OBJ。 fcn = 3.797444 Iteration count = 11, obj. fcn = 3.797432 Iteration count = 12, obj. fcn = 3.797430
中央包含两个集群中心的坐标，你包含每个数据点的成员资格等级，以及objfcn.包含跨越迭代的目标函数的历史记录。
这FCM.函数是内置于以下例程之上的迭代循环：
initfcm.- 初始化问题distfcm.- 执行欧几里德距离计算stepfcm.- 执行群集的一次迭代
要查看聚类的进度，请绘制目标函数。
图绘图（objfcn）标题（'目标函数值'）Xlabel（'迭代计数'）ylabel（'目标函数值'）
最后，绘制由此发现的两个集群中心FCM.功能。绘图中的大字符表示集群中心。
maxu = max（u）;index1 =查找（u（1，:) == maxu）;index2 =查找（u（2，:) == maxu）;图线（FCMDATA（INDEX1,1），FCMDATA（INDEX1,2），'linestyle'那......'没有任何'那'标记'那'o'那'颜色'那'G'）线（FCMDATA（INDEX2,1），FCMDATA（索引2,2），'linestyle'那......'没有任何'那'标记'那'X'那'颜色'那'r'） 抓住上绘图（中心（1,1），中心（1,2），'ko'那'Markersize'15，'行宽'，2）情节（中心（2,1），中心（2,2），'kx'那'Markersize'15，'行宽'2）
注意：每次运行此示例时，FCM.函数初始化不同的初始条件。此行为递回计算和绘制群集中心的顺序。
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