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基于数据场和云模型的FCM聚类算法MATLAB源代码

u013467442 分享于 2014-09-23

推荐:利用matlab获取算法源代码

在matlab2011以后版本,matlab加入了从m函数获取源代码的功能,可以将m文件专为C语言、C++语言。 下面是从2015a matlab中使用coder工具的过程。 1.首先利用mex -

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 数据场方法是模拟物理中场论的思想, 认为两个客体之间存在某种相互作用,通过模拟这种相互作用就可以利用物理上客体在场空间上的自组织现象完成对数据的聚类。 %% clc clear close all %% 导入原始数据 %

GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序 %

欢迎访问GreenSim团队主页→http://blog.sina.com.cn/greensim load radar525_7.txt; data=radar525_7';%导入原始数据 %load radar525_81.txt; data=radar525_81';%导入原始数据 %% 数据预处理 X0=data(1:3,:);%参与聚类的数据 Y0=data(4,:);%分类标签(不参与聚类) [X,PSX]=mapminmax(X0,-1,1);%归一化 N=size(X,2); %相关性分析 disp('相关系数矩阵为'); disp(corrcoef(X')); %原始数据的散点图 figure scatter3(X(1,:),X(2,:),X(3,:),5*ones(1,N),Y0,'field'); xlabel('载频','FontName','Times New Roman','Fontsize',10); ylabel('脉宽','FontName','Times New Roman','Fontsize',10); zlabel('到达角','FontName','Times New Roman','Fontsize',10); title('原始数据散点图','FontName','Times New Roman','Fontsize',10); grid on %% 使用数据场的方法分析聚类中心 W=51;%网格划分尺度 dd=2/(W-1);%网格间距 Delta=0.15;%辐射因子 V=zeros(W,W,W); for i=1:W

x=-1+dd*i;

disp(i);

for j=1:W

y=-1+dd*j;

%disp(j);

for k=1:W

z=-1+dd*k;

for n=1:N

x0=X(1,n);

y0=X(2,n);

z0=X(3,n);

%计算势能

D2=(x-x0)^2+(y-y0)^2+(z-z0)^2;

v=exp(-D2/(2*Delta*Delta));

V(i,j,k)=V(i,j,k)+v;

end

end

end end %% %绘图 figure [xx,yy]=meshgrid(-1:dd:1,-1:dd:1); Vz=zeros(W,W); for x=1:W

for y=1:W

vz=0;

for z=1:W

vz=vz+V(x,y,z);

end

Vz(x,y)=vz;

end end [C,h]=contour(xx,yy,Vz,[0:50:5000]); set(h,'Show

推荐:TLD matlab源代码阅读(2)

今天继续,下面是开始要生成正负例来训练分类器了,首先: // TRAIN DETECTOR ==========================================================// Initialize str

Text','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2) text_handle=clabel(C,h); set(text_handle,'FontName','Times New Roman','FontSize',6); xlabel('脉宽','FontName','Times New Roman','FontSize',10); ylabel('载频','FontName','Times New Roman','FontSize',10); title('势分布等高线图(z轴投影)','FontName','Times New Roman','FontSize',10); figure [xx,zz]=meshgrid(-1:dd:1,-1:dd:1); Vy=zeros(W,W); for x=1:W

for z=1:W

vy=0;

for y=1:W

vy=vy+V(x,y,z);

end

Vy(x,z)=vy;

end end [C,h]=contour(xx,zz,Vy,[0:50:5000]); set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2) text_handle=clabel(C,h); set(text_handle,'FontName','Times New Roman','FontSize',6); xlabel('到达角','FontName','Times New Roman','FontSize',10); ylabel('载频','FontName','Times New Roman','FontSize',10); title('势分布等高线图(y轴投影)','FontName','Times New Roman','FontSize',10); figure [yy,zz]=meshgrid(-1:dd:1,-1:dd:1); Vx=zeros(W,W); for y=1:W

for z=1:W

vx=0;

for x=1:W

vx=vx+V(x,y,z);

end

Vx(y,z)=vx;

end end [C,h]=contour(yy,zz,Vx,[0:50:5000]); set(h,'ShowText','on','TextStep',get(h,'LevelStep')*2) text_handle=clabel(C,h); set(text_handle,'FontName','Times New Roman','FontSize',6); xlabel('到达角','FontName','Times New Roman','FontSize',10); ylabel('脉宽','FontName','Times New Roman','FontSize',10); title('势分布等高线图(x轴投影)','FontName','Times New Roman','FontSize',10); %% 整理聚类结果 JL=zeros(1,N); for i=1:N

tn=U0(:,i);

maxtn=max(tn);

pos=find(tn==maxtn);

JL(i)=pos(1); end F=JL-Y0; ERR=100*length(find(F==0))/N;%分类准确度指标

推荐:MATLAB图像处理实用源代码

       前言:实在是懒得再找了,就把这些使用的MATLAB图像处理实用源代码贴在这里了~~ 1.图像反转 MATLAB程序实现如下: I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J

 数据场方法是模拟物理中场论的思想, 认为两个客体之间存在某种相互作用,通过模拟这种相互作用就可以利用物理上客体在场空间上的自组织现象完成对数据的聚类。 %% clc clear close all %% 导

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