Решение задач нечеткой кластеризации в MATLAB

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра Информационно–измерительной техники

Лабораторная работа №2

«Решение задач нечеткой кластеризации в MATLAB»

Выполнили: ст. гр. П–406

 Проверила: преподаватель

Уфа 2018

Цель работы:

Изучить возможности пакета FuzzyLogicToolbox системы MATLAB для решения задач нечеткой кластеризации с помощью специального графического интерфейса, а так же в режиме командной строки.

Ход работы

1. Пример решения задачи нечеткой кластеризации с помощью функции fcm с использованием первого формата ее записи

load fcmdata.dat

plot(fcmdata(:,1),fcmdata(:,2),'o','color','k')

[center,U,obj_fcn] = fcm(fcmdata,2);

maxU = max(U); index1 = find(U(1,:)== maxU);

index2 = find(U(2,:)== maxU);

line(fcmdata(index1,1),fcmdata(index1,2),'linestyle','none','marker','o','color','g'); line(fcmdata(index2,1),fcmdata(index2,2),'linestyle', 'none','marker','x','color','r');

hold on

plot(center(1,1),center(1,2),'ko','markersize',10,'LineWidth',2) plot(center(2,1),center(2,2),'ko','markersize',10,'LineWidth',2)

Результаты работы программы приведены на рис.1, а.

[pic 1][pic 2]

а)                                                 б)

Рис.1  Кластеризация с помощью функции fcm

Производим изменение форм маркеров на «.» и «+». Также, меняем их цвета на «синий» и «черный».

load fcmdata.dat

plot(fcmdata(:,1),fcmdata(:,2),'o','color','k')

[center,U,obj_fcn] = fcm(fcmdata,2);

maxU = max(U); index1 = find(U(1,:)== maxU);

index2 = find(U(2,:)== maxU);

line(fcmdata(index1,1),fcmdata(index1,2),'linestyle','none','marker','.','color','b');

line(fcmdata(index2,1),fcmdata(index2,2),'linestyle', 'none','marker','+','color','black');

hold on

plot(center(1,1),center(1,2),'ko','markersize',10,'LineWidth',2)

plot(center(2,1),center(2,2),'ko','markersize',10,'LineWidth',2)

Результаты работы программы приведены на рис.1, б.

1. Пример решения задачи нечеткой кластеризации с помощью функции fcm с использованием второго формата ее записи

load fcmdata.dat

[center,U,obj_fcn] = fcm(fcmdata,2, [2.5 1000 0.0000001 1]);

maxU = max(U);

index1 = find(U(1,:)== maxU);

 index2 = find(U(2,:)== maxU);

 line(fcmdata(index1,1),fcmdata(index1,2),'linestyle','none','marker','o','color','g'); line(fcmdata(index2,1),fcmdata(index2,2),'linestyle', 'none', 'marker','x','color','r');