FCM模糊聚类分析matlab实现

clc
clear
close all
%% create samples:
%for i=1:100  
  %  x1（i） = rand（）*5;      %人为保证差异性  
  %  y1（i） = rand（）*5;    
   % x2（i） = rand（）*5 + 3; %人为保证差异性  
    %y2（i） = rand（）*5 + 3;
%end  
%x = [x1x2];  
%y = [y1y2];  
%data = [x;y];
%data = data‘;%一般数据每一行代表一个样本
%plot（data（:1）data（:2）‘*‘）;  %画出来 
%%---
data=[164 62;156 50;168 86;160 60;162 54;187 75;162 55;167 75;160.5 56;160 53;158 55;164 60;165 50;174 64;166 55;158 47.5;162 60;175 62;170 65;161 49;169 55;161 46;160 45;167 44;176 73;169 58;178 54;165 66;155 49;183 68;171 61;179 64;154 57;172 60;172 52;173 59;172 58;175 62];

cluster_n = 2;%类别数
iter = 50;%迭代次数
m = 2;%指数
 
num_data = size（data1）;%样本个数
num_d = size（data2）;%样本维度
%--初始化隶属度u，条件是每一列和为1
U = rand（cluster_nnum_data）;
col_sum = sum（U）;
U = U./c