《模式识别与人工智能基于MATLAB》程序&课件

《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》程序&课件

% clc;
close all;clear all;
p=[ 1739.94	1675.15	2395.96
373.3	3087.05	2429.47
1756.77	1652	1514.98
864.45	1647.31	2665.9
222.85	3059.54	2002.33
877.88	2031.66	3071.18
1803.58	1583.12	2163.05
2352.12	2557.04	1411.53
401.3	3259.94	2150.98
363.34	3477.95	2462.86
1571.17	1731.04	1735.33
104.8	3389.83	2421.83
499.85	3305.75	2196.22
2297.28	3340.14	535.62
2092.62	3177.21	584.32
1418.79	1775.89	2772.9
1845.59	1918.81	2226.49
2205.36	3243.74	1202.69
2949.16	3244.44	662.42
1692.62	1867.5	2108.97
1680.67	1575.78	1725.1
2802.88	3017.11	1984.98
172.78	3084.49	2328.65
2063.54	3199.76	1257.21
1449.58	1641.58	3405.12
1651.52	1713.28	1570.38
341.59	3076.62	2438.63
291.02	3095.68	2088.95
237.63	3077.78	2251.96
1702.8	1639.79	2068.74
1877.93	1860.96	1975.3
867.81	2334.68	2535.1
1831.49	1713.11	1604.68
460.69	3274.77	2172.99
2374.98	3346.98	975.31
2271.89	3482.97	946.7
1783.64	1597.99	2261.31
198.83	3250.45	2445.08
1494.63	2072.59	2550.51
1597.03	1921.52	2126.76
1598.93	1921.08	1623.33
1243.13	1814.07	3441.07
2336.31	2640.26	1599.63
354	3300.12	2373.61
2144.47	2501.62	591.51
426.31	3105.29	2057.8
1507.13	1556.89	1954.51
343.07	3271.72	2036.94
2201.94	3196.22	935.53
2232.43	3077.87	1298.87
1580.1	1752.07	2463.04
1962.4	1594.97	1835.95
1495.18	1957.44	3498.02
1125.17	1594.39	2937.73
24.22	3447.31	2145.01
1269.07	1910.72	2701.97
1802.07	1725.81	1966.35
1817.36	1927.4	2328.79
1860.45	1782.88	1875.13
];
[numn]=size（p）;    %样品数目
centernum=4;        %类别数目

IDXO=[1 2 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ];
% size（IDXO）
CO（1:）=[ 1739.94	 1675.15	 2395.96];
CO（2:）=[373.3	3087.05	2429.47];
CO（3:）=[1756.77	1652	1514.98];
% s1=find（IDXO==1）;%聚类号为1的样品在p中的序号
% s11=p（s1:）
s4=find（IDXO==4）;%聚类号为4的样品在p中的序号
s44=p（s4:）;%全部为4类的样品矩阵
CO（4:）=[sum（s44（:1））/59sum（s44（:2））/59sum（s44（:3））/59];%第4类的中心
JO=0;
j1=0; j2=0; j3=0; j4=0;
for i=1:num
    if IDXO（i）==4
        j4=j4+sqrt（（p（i1）-CO（11））^2+（p（i2）-CO（12））^2+（p（i3）-CO（13））^2）;
    end
end
 JO=j1+j2+j3+j4;%四种类别的类内所有点与该类中心的距离和
 JO
 C=CO;J=JO;IDX=IDXO;

time=1;
Tbegin=10;Tover=0.1;%起始温度，终止温度
L=300;     %内层循环次数
T=Tbegin;%初始化温度参数
timeb=0;%最优目标首次出现的退火次数
% K=0.0001;
tic;
IDXN=IDXO;
while T>Tover
    tt=0;
    for inner=1:L       
        %产生随机扰动即随机改变一个聚类样品的当前所属类别
        t1=fix（rand*num+1）;      %随机抽取一个样本
        t2=fix（rand*（centernum-1）+1）;   %随机生成1~3的整数
        if（IDXN（t1）+t2>centernum）
            IDXN（t1）=IDXN（t1）+t2-centernum;
        else
            IDXN（t1）=IDXN（t1）+t2;
        end
%         t1=fix（rand*（num-1）+1）;      %随机抽取一个样本
%         t2=fix（rand*（centernum-1）+1）;   %随机生成1~4的整数
%         if（IDXN（t1）+t2>centernum）
%             IDXN（t1）=IDXN（t1）+t2-centernum;
%         else
%             IDXN（t1）=IDXN（t1）+t2;
%         end
%         IDXN（t1）=t2;
          IDXN;
        %重新计算聚类中心
        p1=find（IDXN==1）;%聚类号为1的样品在p中的序号
     

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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     目录           0  2018-05-31 10:04  模式识别ppt\第七章\
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     文件      707181  2018-05-31 10:04  模式识别ppt\第五章\模糊聚类.pptx
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