MATLAB编程与模糊数学方法(1)-模糊数学与模糊聚类
matlab模糊函数代码

matlab模糊函数代码在数学和图像处理领域中,模糊函数是一种常用的工具,用于对图像进行模糊处理以达到一定的效果。
Matlab提供了一些内置函数来实现图像的模糊处理,本文将介绍如何使用Matlab编写模糊函数代码。
Matlab中有多种不同类型的模糊函数,例如高斯模糊、均值模糊和运动模糊等。
下面将逐一介绍这些模糊函数代码的实现方式。
1. 高斯模糊:高斯模糊是最常用的模糊算法之一,它通过卷积图像与一个高斯核来实现。
以下是Matlab中实现高斯模糊的代码示例:```matlabfunction blurredImage = gaussianBlur(image, sigma)kernelSize = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; % 根据sigma计算高斯核大小kernel = fspecial('gaussian', [kernelSize kernelSize], sigma); % 生成高斯核blurredImage = imfilter(image, kernel, 'conv'); % 对图像进行卷积操作end```2. 均值模糊:均值模糊是一种简单但常用的模糊算法,它通过计算邻域像素的平均值来实现。
以下是Matlab中实现均值模糊的代码示例:```matlabfunction blurredImage = meanBlur(image, kernelSize)kernel = ones(kernelSize) / (kernelSize^2); % 生成均值核blurredImage = imfilter(image, kernel, 'conv'); % 对图像进行卷积操作end```3. 运动模糊:运动模糊是一种模糊算法,它通过模拟相机快门打开时的移动效果来实现。
以下是Matlab中实现运动模糊的代码示例:```matlabfunction blurredImage = motionBlur(image, angle, distance)PSF = fspecial('motion', distance, angle); % 生成运动模糊核blurredImage = imfilter(image, PSF, 'conv'); % 对图像进行卷积操作end```以上是几种常见的模糊函数的Matlab代码实现。
模糊聚类-matlab实现

模糊聚类-matlab实现%%%%%%%%%%%%%%%模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;load F:\从0开始\数据\;INPUTDATA=data;%--------原始数据标准化-------%disp('请选择原始数据标准化方式: ');disp('<1-总和标准化|2-标准差标准化|3-极大值标准化|4-极差标准化>');wayforstand=input('请输入: ');switch wayforstandcase 1,DATAFORCLUS=standard_use_sum(INPUTDATA);case 2,DATAFORCLUS=standard_use_std(INPUTDATA);case 3,DATAFORCLUS=standard_use_max(INPUTDATA);case 4,DATAFORCLUS=standard_use_jc(INPUTDATA);otherwiseerror('您的输入不符合要求->执行结束!!!');end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于模糊等价关系的模糊聚类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%----------构造相似关系-----------%numrows=size(DATAFORCLUS,1);numcols=size(DATAFORCLUS,2);disp('请选择对象之间相似性统计量的方式: ');disp('<1-相关系数法|2-夹角余弦法|3-指数相似系数法|4-绝对值指数法|5-算术平均最小法|6-最大最小值法|7-绝对值差数法|8-数量积法>');wayforr_ij=input('请输入: ');switch wayforr_ijcase 1, %-----------------------------------相关系数法for i=1:numrows,for j=1:numrows,meani=mean(DATAFORCLUS(i,:));meanj=mean(DATAFORCLUS(j,:));simiR(i,j)=sum((DATAFORCLUS(i,:)-meani).*(DATAFORCLUS(j,:)-meanj))/...(sqrt(sum((DATAFORCLUS(i,:)-meani).^2))*sqrt(sum((DATAFORCLUS(j,:)-meanj).^2)));endendcase 2, %-----------------------------------夹角余弦法for i=1:numrows,for j=1:numrows,simiR(i,j)=sum(DATAFORCLUS(i,:).*DATAFORCLUS(j,:))/...(sqrt(sum(DATAFORCLUS(i,:).*DATAFORCLUS(i,:)))*sqrt(sum(DATAFORCLUS(j,:).*DATAF ORCLUS(j,:))));endendcase 3, %-----------------------------------指数相似系数法case 4, %-----------------------------------绝对值指数法case 5, %-----------------------------------算术平均最小法case 6, %-----------------------------------最大最小值法case 7, %-----------------------------------绝对值差数法case 8, %-----------------------------------数量积法otherwiseerror('您的输入不符合要求->执行结束!!!');end%-------改造成等价关系----------%sign=0;numselfmul=1;simiRk=eye(numrows);equi_tem=simiR;while sign==0,for i=1:numrows,for j=1:numrows,for c=1:numrows,rij_temp(c)=min([equi_tem(i,c) equi_tem(c,j)]);endsimiRk(i,j)=max(rij_temp);endend%--------------%if sum(sum(simiRk-equi_tem,1))~=0,numselfmul=numselfmul+1;equi_tem=simiRk;elsesign=1;breakend%--------------%endif sign==1,disp('从相似矩阵到等价矩阵改造成功!!!');elsedisp('从相似矩阵到等价矩阵改造失败!!!');endequiR=simiRk;numclass=input('请输入聚类数: ');%---------在不同的截集水平进行聚类--------------%clasc=0;comp_vec(1,1:numrows)=0;index=0;clasc=0;tip=0;alpha=0;temnumeachclass=0;while (tip==0),%alpha=input('请输入进行分类的截集水平λ:');%alpha=0.5; %调试if (alpha<0 || alpha>1),error('您输入的截集水平λ不符合分类要求->执行结束!!!');endcomp_arr=ones(numrows)*alpha;result_arr=(equiR>=comp_arr); %--------------------result_arr判断矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%捡菜算法for i=1:numrows,if sum(comp_vec(1,:)==result_arr(i,:))<numrows, %-----------说明没有归类temnumeachclass=0;%numeachclass(clasc)=index-temnumeachclass;temsave=result_arr(i,:);for j=1:numrows,if sum(result_arr(j,:)==temsave)==numrows,index=index+1;class(index)=j;result_arr(j,:)=0; %--------------------说明已经被归类temnumeachclass=temnumeachclass+1;endendclasc=clasc+1;nec(clasc)=temnumeachclass;elsecontinue;endendif clasc>=numclass,tip=1; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%当模糊分类的数目小于等于所给出的类数时退出循环体disp('成功!!!');elseclear class;clear numeachclass;clear nec;clasc=0;index=0;temnumeachclass=0;alpha=alpha+0.01;endend%----取聚类结果----%num=0;n=0;for i=1:clasc,for j=1:nec(i),num=num+1;n=n+1;CLUS(n,:)=INPUTDATA(class(num),:);endn=n+1;CLUS(n,:)=inf;end%format single(CLUS)lenexport=size(CLUS,1);for i=1:lenexport,RESULT(i,:)=sprintf('%15.2f',CLUS(i,:));endRESULT。
Matlab技术模糊集合方法

Matlab技术模糊集合方法引言Matlab(Matrix Laboratory)是一种常用的数学软件工具,广泛应用于科学计算、工程设计、数据分析和模拟等领域。
模糊集合(fuzzy set)是一种处理不确定性信息的数学工具,可以用于描述模糊和模糊性质。
本文将探讨Matlab技术在模糊集合方法中的运用,包括模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面,并结合实例展示其应用。
一、模糊逻辑1.1 模糊集合理论简介模糊集合理论是Lotfi Zadeh于1965年提出的一种数学理论,用于处理不确定性信息。
与传统的布尔集合不同,模糊集合允许元素具有随着隶属度变化的属性。
模糊集合可以用隶属函数(membership function)来描述,常见的隶属函数有三角形、梯形和高斯函数等。
1.2 Matlab实现模糊集合Matlab提供了专门的工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)来支持模糊集合的建模和分析。
该工具箱包含了丰富的函数和算法,可以方便地进行模糊逻辑的计算和模拟。
例如,我们可以使用fis文件来定义一个模糊系统,并通过fisEditor工具进行GUI交互式设计。
该工具提供了直观的界面,可以通过添加输入、输出和规则等进行系统的建模。
建模完成后,可以通过sim命令来进行模糊系统的仿真,并通过plot命令来可视化模糊输出。
二、模糊推理2.1 模糊推理方法模糊推理是模糊集合方法中的核心内容,用于根据给定的模糊规则和输入变量,输出模糊结果。
常见的模糊推理方法包括模糊关联、模糊匹配和模糊推广等。
2.2 Matlab实现模糊推理Matlab提供了fuzzyinfer函数来支持模糊推理的计算。
该函数可以根据给定的模糊规则和输入变量,计算出相应的输出模糊结果。
例如,我们可以使用fuzzyinfer函数来实现模糊推理算法。
首先,需要定义输入变量的隶属函数和输出变量的模糊规则。
然后,使用fuzzyinfer函数传入输入变量和模糊规则,即可计算出相应的输出结果。
matlab模糊聚类程序

3.数据标准化(1) 数据矩阵设论域12345678910,1112U={,,,,,,,,,,}x x x x x x x x x x x x 为被分类的对象,每个对象又由指标1234567Y ={,,,,,,,,}y y y y y y y y y 表示其性状即1234567891x ={,,,,,,,,,,}i i i i i i i i i i i i i x x x x x x x x x x x x (i=1,2, (12)于是得到原是数据矩阵7 5 2 5 0 1 3 4 2 12 17 8 21 9 2 38 4 37 83 29 59 65 37 20 54 13 26 53 13 31 36 21 A= 23 12 18 14 178 69 112 78 104 36 94 31 47 23 25 36 11 12 11 24 6 16 101 32 53 52 86 52 41 38 94 28 6 7 8 8 2 0 3 29 169 51 58 72 49 30 48 37 146 327 91 126 92 89 69 79 29 49 93 27 54 64 24 17 23 11 49 18 7 9 5 1 2 18 3 8 ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(2) 数据标准化将模糊矩阵的每一个数据压缩到[0,1]上,采用平移.极差变换进行数据标准化1i n1i n 1i n A(i,k)-{A(i,k)}B(i,k)={A(i,k)}-{A(i,k)}min max min ≤≤≤≤≤≤ (k=1,2,…,m)运用matlab 编程由函数F_jisjbzh.m 【见附录3.4】的标准化矩阵是附录3.4function [X]=F_JISjBzh(cs,X)%模糊聚类分析数据标准化变换%X 原始数据矩阵;cs=0,不变换;cs=1,标准差变换%cs=2,极差变换if(cs==0) return ;end[n,m]=size(X);% 获得矩阵的行列数if(cs==1) % 平移极差变换for(k=1:m) xk=0;for(i=1:n) xk=xk+X(i,k);endxk=xk/n;sk=0;for(i=1:n) sk=sk+(X(i,k)-xk)^2;endsk=sqrt(sk/n);for(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xk)/sk;endendelse %平移*极差变换for(k=1:m) xmin=X(1,k);xmax=X(1,k);for(i=1:n)if(xmin>X(i,k)) xmin=X(i,k);endif(xmax<X(i,k)) xmax=X(i,k);endendfor(i=1:n) X(i,k)=(X(i,k)-xmin)/(xmax-xmin);endendend0 0 0 0 0 0 0.0319 0.0286 0 0.0156 0.1395 0.0484 0.1839 0.0865 0.0147 0.4043 0.B=0286 0.2431 0.2375 0.2791 0.4597 0.6897 0.3558 0.2794 0.5745 0.2857 0.1667 0.1437 0.0930 0.2339 0.3563 0.2019 0.3235 0.1277 0.4286 0.0833 0.5344 0.7442 0.8871 0.8391 1.0000 0.5147 1.0000 0.8000 0.3125 0.0500 0.2326 0.2742 0.0690 0.1154 0.1471 0.2553 0.0857 0.0972 0.2938 0.3140 0.4113 0.5402 0.8269 0.7500 0.4362 1.0000 0.6389 0.0656 0.0116 0.0403 0.0345 0.0769 0.0147 0 0 0.1875 0.5062 0.5349 0.4516 0.7701 0.4712 0.4265 0.5106 0.9714 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 0.8558 1.0000 0.8404 0.7429 0.3264 0.2687 0.2558 0.4194 0.6782 0.2308 0.2353 0.2447 0.2286 0.3264 0.0344 0.0233 0.0565 0 0.0096 0.0147 0.1915 0 0.0417⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭第二步:标定(建立模糊相似矩阵)对标定我们运用了直接欧几里得距离法:ij r 1c d(x ,x )i j =-⨯其中c 为任意选区的参数,它使得0≤ij r ≤1,d(x ,x )i j 表示i x 与j x 的距离,(,)i j d x x =运用matlab 软件编写F_jir.m 函数【见附录3.5】,取cs==8,的模糊相似矩阵附录3.5:(仅附录了一段用到的程序)function [R]=F_jir(cs,X)%cs==8,直接欧几里得距离法%cs==9,直接海明距离法(绝对值减数法)%cs==10,直接切比雪夫距离法elseif(cs<=10)C=0;for(i=1:n)for(j=i+1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k))) d=abs(X(i,k)-X(j,k)); endendendif(C<d)C=d;endendendC=1/(1+C);for(i=1:n)for(j=1:n)d=0;%直接欧几里得距离法if(cs==8)for(k=1:m)d=d+(X(i,k)-X(j,k))^2;endd=sqrt(d);%直接海明距离法elseif(cs==9)for(k=1:m)d=d+abs(X(i,k)-X(j,k)); end%直接切比雪夫距离法elsefor(k=1:m)if(d<abs(X(i,k)-X(j,k)))d=abs(X(i,k)-X(j,k));endendendR(i,j)=1-C*d;endend1.0000 0.8596 0.6731 0.7995 0.3715 0.8668 0.4930 0.9383 0.4602 0.2745 0.7151 0.9499 0.8596 1.0000 0.7638 0.8150 0.4634 0.8973 0.5608 0.87R =46 0.5490 0.3541 0.7866 0.8972 0.6731 0.7638 1.0000 0.8140 0.6694 0.7736 0.6961 0.6907 0.6812 0.5618 0.8907 0.7016 0.7995 0.8150 0.8140 1.0000 0.5349 0.8534 0.6705 0.8105 0.6204 0.4449 0.8491 0.8063 0.3715 0.4634 0.6694 0.5349 1.0000 0.4863 0.7104 0.3928 0.6905 0.7863 0.5998 0.4001 0.8668 0.8973 0.7736 0.8534 0.4863 1.0000 0.5801 0.8755 0.5494 0.3881 0.7991 0.89720.4930 0.5608 0.6961 0.6705 0.7104 0.5801 1.0000 0.5216 0.8026 0.6199 0.6783 0.5091 0.9383 0.8746 0.6907 0.8105 0.3928 0.8755 0.5216 1.0000 0.4959 0.2979 0.7446 0.9300 0.4602 0.5490 0.6812 0.6204 0.6905 0.5494 0.8026 0.4959 1.0000 0.6214 0.6852 0.4802 0.2745 0.3541 0.5618 0.4449 0.7863 0.3881 0.6199 0.2979 0.6214 1.0000 0.5161 0.3002 0.7151 0.7866 0.8907 0.8491 0.5998 0.7991 0.6783 0.7446 0.6852 0.5161 1.0000 0.7343 0.9499 0.8972 0.7016 0.8063 0.4001 0.8972 0.5091 0.9300 0.4802 0.3002 0.7343 1.0000⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭(3)聚类(求动态聚类图)<1>传递闭包法根据标定所得的模糊矩阵,只是一个模糊相似矩阵R ,不一定具有传递性,即R 不一定是模糊等价矩阵,还需要对其改造成模糊等价矩阵R ’,根据定理,用二次方法求传递闭包t (R ),t (R )就是所求模糊等价矩阵R ’,即:t (R )=R ’,再让λ由大变到小,就可形成动态聚类图。
matlab、lingo程序代码14-模糊聚类(聚类分析)

模糊聚类function c=fuz_hc(a,b)%模糊矩阵的合成运算程序%输入模糊矩阵a,b,输出合成运算结果cm=size(a,1);n=size(b,2);p=size(a,2);%错误排除if size(a,2)~=size(b,1)disp('输入数据错误!');return;end%合成运算for i=1:mfor j=1:nfor k=1:ptemp(k)=min(a(i,k),b(k,j));endc(i,j)=max(temp);endenddisp('模糊矩阵a与b作合成运算后结果矩阵c为:'); c% 求模糊等价矩阵function r_d=mhdj(r)[m,n]=size(r);for i=1:nfor j=1:nfor k=1:nr1(i,j,k)=min(r(i,k),r(k,j));endr1max(i,j)=r1(i,j,1);endendfor i=1:nfor j=1:nfor k=1:nif r1(i,j,k)>r1max(i,j)r1max(i,j)=r1(i,j,k);endendr_d(i,j)=r1max(i,j);endend%模糊聚类程序function f=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值if lamda>1disp('error!') %错误处理end[n,m]=size(x);y=pdist(x);disp('欧式距离矩阵:');dist=squareform(y) %欧氏距离矩阵dmax=dist(1,1);for i=1:nfor j=1:nif dist(i,j)>dmaxdmax=dist(i,j);endendenddisp('处理后的欧氏距离矩阵,其特点为每项元素均不超过1:');sdist=dist/dmax %使距离值不超过1disp('模糊关系矩阵:');r=ones(n,n)-sdist %计算对应的模糊关系矩阵t=mhdj(r);le=t-r;while all(all(le==0)==0)==1 %如果t与r相等,则继续求r乘以r r=t;t=mhdj(r);le=t-r;enddisp('模糊等价矩阵为:')tfor i=1:nk=1;for j=1:nif t(i,j)>=lamdagroup(i,k)=j;k=k+1;endendenddisp('聚类结果如下(数字0为自动填充数据,不是样本序号):') group(1,:)for i=2:nk=0;for j=1:i-1if all(group(i,:)==group(j,:))==1 %两行值完全相等,不输出k=1;break;endendif k==0disp(group(i,:)) %仅输出不重复的分类endend%模糊聚类程序function f=mujl(x,lamda)%输入原始数据以及lamda的值if lamda>1disp('error!') %错误处理end[n,m]=size(x);xmax=max(x);xmin=min(x);x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:))y=pdist(x);disp('欧式距离矩阵:');dist=squareform(y) %欧氏距离矩阵dmax=dist(1,1);for i=1:nfor j=1:nif dist(i,j)>dmaxdmax=dist(i,j);endendenddisp('处理后的欧氏距离矩阵,其特点为每项元素均不超过1:');sdist=dist/dmax %使距离值不超过1disp('模糊关系矩阵:');r=ones(n,n)-sdist %计算对应的模糊关系矩阵t=mhdj(r);le=t-r;while all(all(le==0)==0)==1 %如果t与r相等,则继续求r乘以r r=t;t=mhdj(r);le=t-r;enddisp('模糊等价矩阵为:')tfor i=1:nk=1;for j=1:nif t(i,j)>=lamdagroup(i,k)=j;k=k+1;endendenddisp('聚类结果如下(数字0为自动填充数据,不是样本序号):') group(1,:)gru_val=1;for i=2:nk=0;for j=1:i-1if all(group(i,:)==group(j,:))==1 %两行值完全相等,不输出k=1;break;endendif k==0disp('第i类样本序号:'),igru_val=gru_val+1;disp(group(i,:)) %仅输出不重复的分类endendgru_val。
使用Matlab进行模糊聚类分析

使用Matlab进行模糊聚类分析概述模糊聚类是一种非常有用的数据分析方法,它可以帮助我们在数据集中找到隐藏的模式和结构。
在本文中,我们将介绍如何使用Matlab进行模糊聚类分析,以及该方法的一些应用和局限性。
引言聚类分析是一种数据挖掘技术,其目的是将数据集中相似的数据点划分为不同的群组或簇。
而模糊聚类则是一种非常强大的聚类方法,它允许数据点属于不同的群组,以及具有不同的隶属度。
因此,模糊聚类可以更好地处理一些模糊性或不确定性的情况。
Matlab中的模糊聚类分析工具Matlab是一种功能强大的数值计算和数据分析软件,它提供了一些内置的模糊聚类分析工具,可以帮助我们进行模糊聚类分析。
其中最常用的是fcm函数(fuzzy c-means clustering)。
fcm函数是基于fuzzy c-means算法的,它使用隶属度矩阵来度量数据点与不同类之间的相似性。
该函数需要指定聚类的数量和迭代次数,然后根据数据点与聚类中心之间的距离来计算隶属度矩阵,并不断迭代更新聚类中心和隶属度矩阵,直到收敛为止。
例如,假设我们有一个包含N个数据点的数据集X,每个数据点包含M个特征。
我们可以使用fcm函数对该数据集进行模糊聚类分析,首先将数据集归一化,并指定聚类的数量(如3个聚类),迭代次数(如100次),并设置模糊指数(如2)。
然后,我们可以使用聚类中心来获得每个数据点的隶属度,并根据隶属度矩阵来进行进一步的数据分析或可视化。
应用实例模糊聚类分析在实际中有很多应用,下面我们将介绍其中两个常见的应用实例。
1. 图像分割图像分割是一种将图像的像素点划分为不同区域或对象的过程。
模糊聚类分析可以在图像分割中发挥重要作用,因为它可以通过考虑像素点与不同区域之间的隶属度来更好地处理图像的模糊性和纹理。
通过使用Matlab中的模糊聚类分析工具,我们可以将一张图像分割为不同的区域,并进一步进行对象识别或图像处理。
2. 数据分类在数据挖掘和机器学习中,数据分类是一个非常重要的任务,其目的是将数据点划分到不同的类别中。
matlab模糊c均值聚类算法

matlab模糊c均值聚类算法matlab模糊c均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种广泛应用于数据挖掘、图像分割等领域的聚类算法。
相比于传统的C均值聚类算法,模糊C均值聚类算法能够更好地处理噪声数据和模糊边界。
模糊C均值聚类算法的基本思想是将样本集合分为K个聚类集合,使得每个样本点属于某个聚类集合的概率最大。
同时,每个聚类集合的中心点被计算为该聚类集合中所有样本的均值。
具体实现中,模糊C均值聚类算法引入了模糊化权重向量来描述每个样本点属于各个聚类集合的程度。
这些权重值在每次迭代中被更新,直至达到预设的收敛精度为止。
模糊C均值聚类算法的目标函数可以表示为:J = ∑i∑j(wij)q||xi-cj||2其中,xi表示样本集合中的第i个样本,cj表示第j个聚类集合的中心点,wij表示第i个样本点属于第j个聚类集合的权重,q是模糊指数,通常取2。
不同于C均值聚类算法,模糊C均值聚类算法对每个样本点都考虑了其属于某个聚类集合的概率,因此能够更好地处理模糊边界和噪声数据。
同时,模糊C均值聚类算法可以自适应地确定聚类的数量,从而避免了事先设定聚类数量所带来的限制。
在MATLAB中,可以使用fcm函数实现模糊C均值聚类算法。
具体来说,fcm函数的使用方法如下:[idx,center] = fcm(data,k,[options]);其中,data表示样本矩阵,k表示聚类数量,options是一个包含算法参数的结构体。
fcm函数的输出包括聚类标签idx和聚类中心center。
MATLAB中的fcm函数还提供了其他参数和选项,例如模糊权重阈值、最大迭代次数和收敛精度等。
可以根据具体应用需求来设置这些参数和选项。
如何在Matlab中进行模糊聚类分析

如何在Matlab中进行模糊聚类分析在数据分析领域,模糊聚类分析是一种常用的技术,它可以应用于各种领域的数据处理和模式识别问题。
而Matlab作为一种功能强大的数据分析工具,也提供了丰富的函数和工具箱,以支持模糊聚类分析的实施。
1. 引言模糊聚类分析是一种基于模糊集理论的聚类方法,与传统的硬聚类方法不同,它允许样本属于多个聚类中心。
这种方法的优势在于可以更好地应对数据中的不确定性和复杂性,对于某些模糊或模糊边界问题具有更好的解释能力。
2. 模糊聚类算法概述Matlab提供了多种模糊聚类算法的实现,其中最常用的是基于模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法。
FCM算法的基本思想是通过最小化聚类后的模糊划分矩阵与原始数据之间的距离来确定每个样本所属的聚类中心。
3. 数据预处理与特征提取在进行模糊聚类分析之前,需要对原始数据进行预处理和特征提取。
预处理包括数据清洗、缺失值处理和异常值处理等;特征提取则是从原始数据中抽取出具有代表性和区分性的特征,用于模糊聚类分析。
4. 模糊聚类分析步骤在Matlab中,进行模糊聚类分析通常包括以下步骤:(1) 初始化聚类中心:通过随机选择或基于某种准则的方法初始化聚类中心。
(2) 计算模糊划分矩阵:根据当前的聚类中心,计算每个样本属于各个聚类中心的隶属度。
(3) 更新聚类中心:根据当前的模糊划分矩阵,更新聚类中心的位置。
(4) 判断终止条件:通过设置一定的终止条件,判断是否达到停止迭代的条件。
(5) 输出最终结果:得到最终的聚类结果和每个样本所属的隶属度。
5. 模糊聚类结果评估在进行模糊聚类分析后,需要对聚类结果进行评估以验证其有效性和可解释性。
常用的评估指标包括模糊划分矩阵的聚类有效性指标、外部指标和内部指标等。
通过这些指标的比较和分析,可以选择合适的模糊聚类算法和参数设置。
6. 模糊聚类的应用模糊聚类分析在诸多领域中都有广泛的应用。
例如,在图像处理中,可以利用模糊聚类方法对图像进行分割和识别;在生物信息学中,可以应用于基因表达数据的分类和模式识别等。
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理学院 数学系 陈雅颂
教材及参考书:
汪晓银等,《数学建模与数学实验》, 第二版,科学出版社,2015 薛定宇等,《高等应用数学问题的MATLAB求解》,清华大学出版社,2008
2
教学内容:
3
1.1 模糊集合及其运算
人脑较之精确计算机,就是能在信息不完整不精确的情 况下,作出判断与决策,模糊性常常是信息浓缩所致,目 的是为了提高交换的概率,所以不是毫无用处,而是积极 的特性。
A : U [0,1],
~
x A ( x ) [0,1]
A 称为 A 隶属函 确定了一个U上的模糊子集 A 。映射 ~ ~ ~
~
A ( x ) 称为 x 对 A 数, 的隶属程度,简称隶属度。 ~
~
11
1.1 模糊集合及其运算
A ( x ) 越接近于0, 表示x隶属于A 的程度越小; A ( x ) 越接近于1, 表示 x 隶属于A 的程度越大; A ( x )=0.5, 最具有模糊性,也称其为过渡点
T
转置矩阵,其中 aij a ji 。 模糊矩阵的转置运算符:A’
T
26
1.1 模糊集合及其运算
(4)模糊矩阵的 截矩阵
定义:设 A (aij )mn , 对任意的 [0,1],称
A (aij
( )
)mn 为模糊矩阵A的 截矩阵,其中
aij
( )
1, aij 0, aij
u0 , 致使 u0对A的隶属关系是不确定的。
29
1.1 模糊集合及其运算
u0 是固定的,而 A* 在随机变动。 特点:在各次试验中,
模糊统计试验过程: (1)做n次试验,计算出
u0 A*的次数 u0 对A的隶属频率 n
(2)随着n的增大,频率呈现稳定,此稳定值即为
(4)Einstain算子 ( , )
ab a b , 1 ab
ab a b 1 (1 a)(1 b)
22
1.1 模糊集合及其运算
3、模糊矩阵
定义:设 R ( rij )mn ,0 rij 1, 称R为模糊矩阵。
当 rij 只取0或1时,称R为布尔(Boole)矩阵。 当模糊方阵 R ( rij )nn的对角线上的元素 rij 都为1时, 称R为模糊自反矩阵。示例:
如果到火车站去接人,如下描述:
“大胡子,高个子,长头发,戴宽边黑色眼镜的中年男 人” 除了男人的信息是精确的之外,其它信息全是模糊的, 但是我们却能够找到那个人。
4
1.1 模糊集合及其运算
• 一、经典集合与特征函数 • 二、模糊集合及其运算 • 三、隶属函数的确定
5
1.1 模糊集合及其运算
一、经典集合与特征函数 集合:具有某种特定属性的对象集体。 通常用大写字母A、B、C等表示。 论域:对局限于一定范围内进行讨论的对象的全体。 通常用大写字母U、V、X、Y等表示。 论域U中的每个对象u称为U的元素。
14
1.1 模糊集合及其运算
(2)序偶表示法
A {( x1 , A( x1 )), ( x2 , A( x2 )),, ( xn , A( xn ))}
(3)向量表示法
A ( A( x1 ), A( x2 ),, A( xn ))
前述例子向量表示法:A=(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1)
13
1.1 模糊集合及其运算
模糊子集通常简称模糊集,其表示方法有: (1)Zadeh表示法
A( x1 ) A( x2 ) A( xn ) A x1 x2 xn
A( xi ) 这里 表示 xi 对模糊集A的隶属度是 A( xi ) 。 xi
A 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 (Zadeh表示法) 140 150 160 170 180 190
c
0.4 0 A B 0.2 0.2 0.6 1 B 0.7 0.8
c
24
1.1 模糊集合及其运算
(2)模糊矩阵的合成 定义:设 A (aij )ms , B (bij ) sn , 称模糊矩阵
A B (cij )mn
为A与B的合成,其中 cij max{(aik bkj ) 1 k s }。 0.1 0.2 0.4 0.5 0.6 , B 0.3 0.4 , 则 例:设A 0.1 0.2 0.3 0.5 0.6
模糊集合及其运算 年龄集 U=[0,100]
则模糊集O(年老)
u 50 2 1 (1 ( ) ) 0 5 O u 50u 100 u 0u 50
则模糊集Y(年轻)
u 25 2 1 (1 ( ) ) 1 5 Y u 25u 100 u 0u 25
19
1.1 模糊集合及其运算
2、模糊集的运算 设A,B是论域U的两个模糊子集,定义: 相等: A B A( x ) B( x ), x U 包含: A B A( x ) B( x ), x U 并: ( A B )( x ) A( x ) B( x ), x U 表示取大; 交: ( A B )( x ) A( x ) B( x ), x U 表示取小。 余: Ac ( x ) 1 A( x ), x U
函数 A 称为集合A的特征函数。
8
1.1 模糊集合及其运算
二、模糊集合及其运算
美国控制论专家 Zadeh 教授正视了经典
集合描述的“非此即彼”的清晰现象,提
示了现实生活中的绝大多数概念并非都是 “非此即彼”那么简单,而概念的差异常 以中介过渡的形式出现,表现为“亦此亦 彼”的模糊现象。基于此,1965年, Zadeh 教授在《Information and Control》杂志上 发表了一篇开创性论文“Fuzzy Sets”,标志
21
1.1 模糊集合及其运算
几个常用的算子: (1)Zadeh算子 ( , )
a b max{a , b}, a b min{ a , b}
(2)环和、乘积算子 (3)有界和 ()
ˆ ,) (
ˆ b a b ab, a b ab a
a b 1 (a b)
0.1 0.2 0.2 0.5 0.6 B A 0.3 0.3 0.3 A B 0.4 0.5 0.5 0.3 0.3
25
1.1 模糊集合及其运算
(3)模糊矩阵的转置 定义:设 A (aij )mn , 称 AT (aij )mn 为A的
27
1.1 模糊集合及其运算
1 0.5 例:设A 0.2 0 1 1 0 0 0. 5 0 . 2 0 1 0 .1 0 .3 ,则 0. 1 1 0 .8 0. 3 0 . 8 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1
(1)模糊矩阵间的关系及运算
定义:设 A (aij )mn , B (bij )mn 都是模糊矩阵,定义 相等:A B aij bij 包含: A B aij bij
23
1.1 模糊集合及其运算
并: A B (aij bij )mn 对应元素取大
交: A B (aij bij )mn 对应元素取小
余: Ac (1 aij )mn
对应元素取余
1 0.1 0.4 0 , B , 则 例:设A 0.2 0.3 0.3 0.2 1 0.1 A B 0.3 0.3 0 0.9 A 0.8 0.7
50
U 100
17
再如,Y= “年轻”也是U的一个子集,只是不同的年龄 段隶属于这一集合的程度不一样 , 札德给出它的隶属 函数: 1 0 u 25 u 25 2 1 Y (u ) (1 ( ) ) 25 u 100 5
1
Y(u) 0
25
50
U
18
A 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 140 150 160 170 180 190
190 140
(Zadeh表示法)
模糊集并不再回答 “ 是或不是 ” 的问题 , 而是对每个对 象 ( 元素 ) 给一个隶属度 , 所以与经典集有本质区别 。 而 且与隶属函数是捆绑一起的,所以一般不做区分。
~ ~ ~
模糊子集 A 由隶属函数 A 唯一确定,故认为二者
A 是等同的。为简单见,通常用A 来表示 A 和 ~ ~
x5
x7
~
~
~
。
x1
x6
x2
A
x4
x3
U
12
1.1 模糊集合及其运算
论域 U 140,150,160,170,180,190
(还是经典集合)
模糊集 A:表示高个子
定义隶属函数(具有主观性): Ax x 140
6
经典集合 . u . u A
u A
A
u A
7
1.1 模糊集合及其运算
在论域U中任意给定一个元素u及任意给定一个 经典集合A,则必有 u A 或者u A ,用函数表示为:
A : U {0,1}
其中
u A (u),
1, u A A (u ) 0, u A
28
A0.5
1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1
A0.8
1.1 模糊集合及其运算
三、隶属函数的确定 1、模糊统计法 模糊统计试验的四个要素:
(1)论域U;