matlab模糊聚类程序.doc

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1、3.数据标准化（1）数据矩阵设论域为被分类的对象，每个对象又由指标表示其性状即(i=1,2,…,12)于是得到原是数据矩阵（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(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)%

2、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

3、n)/(xmax-xmin);endendend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：其中c为任意选区的参数，它使得0≤≤1,表示与的距离，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

4、(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

5、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’,再让由大

6、变到小，就可形成动态聚类图。通过matlab软件编的函数F_JIDtjl.m【见附录3.6】，得到动态聚类图或者直接运用matlab软件编的函数F_Jlfx.m【见附录3.7】，运行F_Jlfx(2,8,A)得动态聚类图是：附录3.6：functionF_JIDtjl(R)%定义函数%模糊聚类分析动态聚类%R模糊相似矩阵[m,n]=size(R);%获得矩阵的行列数if(m~=n

7、m==0)return;endfor(i=1:n)R(i,i)=1;%修正错误for(j=i+1:n)if(R(i,j)<0)R(i,j)=0;elseif(R(i,j)>1)R(i,j)=1;end

8、R(i,j)=round(10000*R(i,j))/10000;%保留四位小数R(j,i)=R(i,j);endendjs0=0;while(1)%求传递闭包R1=Max_Min(R,R);%【见附录3.6.1】js0=js0+1;if(R1==R)break;elseR=R1;endendImd(1)=1;k=1;for(i=1:n)for(j=i+1:n)pd=1;%找出所有不相同的元素for(x=1:k)if(R(i,j)==Imd(x))pd=0;break;end;endif(p