基于MATLAB的模糊c-均值聚类(FCM)三类数据自动分类系统

资 源 简 介

本项目实现模糊c-均值聚类算法，能够自动将数据向量划分为3个类别。系统计算每个数据点对各簇的隶属度，并确定最优聚类中心，特别适用于边界模糊的数据集分析。

详 情 说 明

基于模糊c-均值聚类算法(FCM)的三类数据向量自动分类系统

项目介绍

本项目实现了一个基于模糊c-均值聚类算法(FCM)的数据自动分类系统，专门用于将输入数据向量划分为3个类别。该系统通过计算每个数据点对各个类别的隶属度，能够有效处理边界不明显、具有模糊特性的分类场景，克服传统硬聚类方法在模糊数据分类中的局限性。

功能特性

• 模糊聚类分析：采用模糊c-均值聚类算法实现数据的三类划分
• 隶属度计算：精确计算每个数据点属于三个类别的隶属程度
• 自适应收敛：支持自定义收敛条件，确保聚类质量与计算效率的平衡
• 效果可视化：提供聚类结果的图形化展示（可选功能）
• 参数可配置：支持模糊因子、最大迭代次数和收敛阈值等关键参数的灵活设置

使用方法

基本调用

% 准备输入数据（n×m矩阵） data = rand(100, 2); % 100个2维数据点

% 执行聚类分析 [center, U, labels, iter, objective] = main(data);

高级配置

% 自定义参数设置 data = rand(150, 3); % 150个3维数据点 fuzzy_factor = 2.5; % 模糊因子 max_iter = 200; % 最大迭代次数 epsilon = 1e-6; % 收敛阈值

% 执行带参数的聚类分析 [center, U, labels, iter, objective] = main(data, fuzzy_factor, max_iter, epsilon);

输出说明

• center: 3×m矩阵，三个聚类中心的坐标
• U: n×3隶属度矩阵，每个数据点对三个类别的隶属程度
• labels: n×1向量，基于最大隶属度原则分配的类别标签
• iter: 实际收敛所需的迭代次数
• objective: 聚类质量评估的目标函数值

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 基础MATLAB环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件实现了完整的模糊c-均值聚类算法流程，包括数据预处理、聚类中心初始化、隶属度矩阵迭代更新、收敛条件判断以及结果输出等核心功能。该文件整合了算法参数配置、核心计算逻辑和结果生成模块，能够根据输入数据自动完成三类划分并返回详细的聚类分析结果。