模糊K均值算法的matlab实现

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%初始化参数值
D=[-5.0-4.5-4.1-3.92.52.83.13.94.5]  %聚类样本
c=2                                          %聚类中心数
b=4                                          %模糊化指数
J=100
%模糊聚类主程序
[ij]=size（D）                                %得到数据样本规格，j为数据个数，i为样本的维度

%初始化隶属度矩阵
member=rand（jc）
for ii=1:j       %归一化隶属度函数矩阵member
    temp1=0
    for iii=1:c
        temp1=（member（iiiii））+temp1
    end
    for iiii=1:c
        scal_member（iiiiii）=member（iiiiii）/temp1
    end
end
member=scal_member   %归一化后的隶属度矩阵

%计算c个模糊聚类中心的位置cc
while J>0.01
for m=1:c
    sum1=0
    sum2=0
    for n=1:j
        sum1=sum1+D（n）*power（membe