网站建设需要多少时间,怎么找拉新推广平台,视频网站用虚拟主机,代运营公司聚类分析 | MATLAB实现基于FCM模糊C均值聚类结果可视化 目录 聚类分析 | MATLAB实现基于FCM模糊C均值聚类结果可视化效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 FCM模糊C均值聚类#xff0c;聚类结果可视化#xff0c;MATLAB程序。 FCM#xff08;Fuzzy C-Means聚类结果可视化MATLAB程序。 FCMFuzzy C-Means是一种常用的聚类算法它将每个数据点都分配到多个簇并根据隶属度来表示每个数据点属于不同簇的程度。FCM模糊C均值聚类算法需要选择聚类数目和迭代次数但在示例代码中我们将迭代次数设为0让算法自动决定合适的迭代次数。根据实际情况调整聚类数目和迭代次数以获得更好的聚类结果。 从Excel表格中读取直接替换数据就可以使用不需要对程序大幅度改动。程序内有详细注释便于理解程序运行。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信回复MATLAB实现基于FCM模糊C均值聚类结果可视化。
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行cosD pdist(meas,cosine);
clustTreeCos linkage(cosD,average);
cophenet(clustTreeCos,cosD)ans 0.9360
[h,nodes] dendrogram(clustTreeCos,0);
h_gca gca;
h_gca.TickDir out;
h_gca.TickLength [.002 0];
h_gca.XTickLabel [];
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原文链接https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/119920826figure
hidx cluster(clustTreeCos,criterion,distance,cutoff,.006);
for i 1:5clust find(hidxi);plot3(meas(clust,1),meas(clust,2),meas(clust,3),ptsymb{i});hold on
end
hold off
xlabel(Sepal Length);
ylabel(Sepal Width);
zlabel(Petal Length);
view(-137,10);
grid on————————————————
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