matlab代码实现c-mean聚类算法

资 源 简 介

matlab代码实现c-mean聚类算法

详 情 说 明

c-mean聚类算法是一种经典的模糊聚类方法，它允许数据点以一定的隶属度属于多个类别。在MATLAB中实现该算法时，核心在于处理数据与聚类中心的迭代更新过程。

算法的核心逻辑可分为三个关键步骤： 初始化阶段需要随机生成聚类中心，并设置模糊系数来控制聚类的模糊程度。这个系数通常大于1，数值越大聚类结果越模糊。

迭代计算阶段包含两个核心计算： 计算每个数据点到各聚类中心的距离，通常采用欧式距离 根据距离更新隶属度矩阵，表示各数据点属于不同聚类的概率

终止条件判断通常基于两种标准： 设置最大迭代次数防止无限循环 检查聚类中心移动距离是否小于预设阈值

在实际应用中，算法会输出最终的聚类中心和隶属度矩阵。通过隶属度矩阵可以确定每个数据点最可能属于的类别，从而完成数据分类。可视化方面，可以绘制二维或三维散点图，用不同颜色标记不同类别，直观展示聚类效果。

该算法在图像分割、模式识别等领域有广泛应用，MATLAB的矩阵运算特性使其成为实现这类算法的理想平台。需要注意的是，算法对初始聚类中心的选择较为敏感，可能需要多次运行获取稳定结果。