FuzzyC-Means 算法

FuzzyC-Means

模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm(FCMA)或(FCM)。模糊c均值聚类算法，是当前模糊系统里表现比较好的算法之一 其特征与k-means相似，也是基于距离来判断分类。模糊c均值需要用户提供除数据之外至少一个参数，而这个参数与k-means中的k类似。

模糊 c-均值聚类算法意在求解一个最小化问题即：

其中，uij 为样本 xj 属于第 i 类的隶属度，故 u 是一个 c×n 的矩阵，xj 就是第 j 个样本数据，ci 为第 i 个聚类中心一共有 c 个，m 则是一个大于 1 的加权常数一般取 2，可由用户定义。 在这里每个样本对于不同类的隶属度之和被限制为 1，但一般情况下模糊集合的隶属度通常加起来不为 1。接下来我们需要把这个条件极值问题转化为无条件的极值问题， 这里用到的方法就是拉格朗日乘子法：

然后需要对各个变量求导，以求得使得原式最小的变量值。对聚类的中心 C 求导：

其中，

故:

然后，

最后,

至此聚类中心 C 的迭代公式已确认，接下来就是模糊矩阵 u 的迭代推导。

第一部分，先对条件式的前半部分对 u 进行求导。

然后再求后半部分。

将两部分叠加。

最后 u 的迭代公式：

(以上参考至：https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/11053261.html)

接下来我们就可以根据两个迭代公式将算法轻松地编程。初始模糊矩阵取随机数，采用的分类数据为鸢尾花数据集，m 设置为 2，截至条件为 u 的二范数变化小于 1e-4.

function [V,F]=FSC(X,C,m)
[n,D]=size(X);
if D>n
    X=X';
    [n,D]=size(X);
end
if nargin==2
    m=2;
end
old=0;
A=rand(C,n);
A=oneness(A,n);
new=norm(A);
while abs(new-old)>1e-4 
old=new;
V=updataV(A);
A=updataA(X,V);
new=norm(A);
[~,index]=max(A);
end
F=zeros(C,n);
for f=1:n
    F(index(f),f)=1;
end
if D>2
    X=zscore(X); %数据标准化
    [~,~,latent]=pca(X); %PCA降维
    [~,b]=sort(latent,'descend');
    X=X(:,b(1:2)); %取前两维绘图
    PlotClusterinResult(X,index);
end
if D==2
    PlotClusterinResult(X,index);
end
function A=oneness(A,n)
for i=1:n %模糊矩阵概率归一
    A(:,i)=A(:,i)/sum(A(:,i));
end
end

function V=updataV(A)
V=zeros(D,C);
for i=1:C
    V(:,i)=(A(i,:).^m*X)'/sum(A(i,:).^m);
end
end

function A=updataA(X,V)
A=zeros(C,n);
for i=1:C
    for j=1:n
        A(i,j)=1/sum((norm(X(j,:)'-V(:,i))./norm(X(j,:)'-V)).^(1/(m-1)));
    end
end
A=oneness(A,n);
end
end
function PlotClusterinResult(X, IDX)    
k=max(IDX);    
Colors=hsv(k);    
Legends = {};    
for i=0:k        
    Xi=X(IDX==i,:);        
    if i~=0            
        Style = 'x';            
        MarkerSize = 8;            
        Color = Colors(i,:);            
        Legends{end+1} = ['Cluster #' num2str(i)];        
    else
        Style = 'o';
        MarkerSize = 6;            
        Color = [0 0 0];            
        if ~isempty(Xi)                
            Legends{end+1} = 'Noise';            
        end
    end
    if ~isempty(Xi)            
        plot(Xi(:,1),Xi(:,2),Style,'MarkerSize',MarkerSize,'Color',Color);        
    end
    hold on;    
end
hold off;    
axis equal;    
grid on;    
legend(Legends);    
legend('Location', 'NorthEastOutside');
end
​

测试 Matlab 自带 fisheriris 数据集。

FSC(meas,3)
​

结果如下图：