ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
27
Поэтому в рамках лабораторной работы необходимо разработать
приложение, реализующее алгоритм кластеризации, описанный выше.
Для этого необходимо реализовать функцию нахождения центров
кластеров.
Описание функции: [center, U, obj_fcn] = fcm(data, cluster_n).
Аргументами данной функции являются:
1) data –
множество данных, подлежащих кластеризации, каждая строка
описывает точку в многомерном пространстве характеристик;
2) cluster_n –
количество кластеров (более одного).
Функцией возвращаются следующие параметры:
1) center –
матрица центров кластеров, каждая строка которой содержит
координаты центра отдельного кластера;
2) U –
результирующая матрица ФП;
3) obj_fcn –
значение целевой функции на каждой итерации.
Кроме того, необходимо обеспечить загрузку данных, подлежащих
кластеризации, из файла или обеспечить их ручной ввод с клавиатуры.
И предусмотреть возможность вызова функции кластеризации с
дополнительным набором параметров: fcm(data, cluster_n, options).
Дополнительные аргументы используются для управления процессом
кластеризации:
1) options(1) –
показатель степени для матрицы U (по умолчанию нужно
установить - 2.0);
2) options(2) –
максимальное количество итераций (по умолчанию -
100);
3) options(3) –
предельное изменение значений целевой функции (по
умолчанию сделать 1e-5);
4) options(4) –
отображение информации на каждом шаге (по умолчанию
- 1).
Контрольные вопросы по лабораторной работе № 3
1. В чем заключается задача кластеризации?
2. Каковы основные этапы решения задачи кластеризации?
3. Какое влияние на качество решения оказывают дополнительные
параметры алгоритма кластеризации?
