資源簡介
數據聚類中,采用CA算法將數量型屬性劃分為若干個優(yōu)化的區(qū)間,競爭聚集算法綜合了分層聚類和劃分聚類的優(yōu)點,對于給定的不同初始個數,CA算法能隨著迭代過程的進展不斷改變類的數目,一些競爭力差的類即類的基數小于給定闕值的類將在迭代過程中不斷消失,并最終得到能夠有效體現數據的實際分布情況的優(yōu)化聚類個數,從而將數量型屬性離散化成若干個優(yōu)化的區(qū)間。
代碼片段和文件信息
function?caa(filename)
%CAA?競爭聚集算法
%語法:
%
%[UV]?=?caaa(antfilename)
%其中,輸入e是任意小的數,n和t是固定的常數,filename是要進行聚類的數據文件名
%輸出U是模糊c劃分矩陣,V為聚類中心,
%
%代碼行
%從文件中讀取要聚類的數據
Data?=?csvread(filename);
ck?=?clock;
[r?c]?=?size(Data);
par?=?[7?3.5?18;5?5?20;3.4?5?20;4?1?20;3?4?18;4?7?18;4?5.5?18;6.2?7?22;5?5?18;4?5?26];
[property_n?data_n]?=?size(par);
fid?=?fopen(‘caa_result.txt‘‘a+‘);
fprintf(fid‘*************************************************************************\n‘);?
fprintf(fid‘%d-%d-%d?%d:%d:%d‘ck(1)ck(2)ck(3)ck(4)ck(5)ceil(ck(6)));
fprintf(fid‘開始運行\(zhòng)n‘);
fprintf(fid‘對給定的數據進行聚類,其各屬性聚類結果如下:\n‘);
for?i?=?1?:?property_n
????[UV]?=?ca_clut(par(i1)par(i2)par(i3)Data(:i));
????%str?=?strcat(strcat(‘property‘num2str(i))‘.txt‘);
????%csvwrite(strU);
???
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄??????????0??2009-04-04?21:57??CA算法
?????文件?????118751??2009-03-26?14:15??CA算法\wdbc.txt
?????文件???????3733??2009-04-01?20:10??CA算法\ca_clut.m
?????文件???????1513??2009-04-01?20:23??CA算法\caa.m
?????文件?????157184??2009-04-04?22:08??CA算法\ca.doc
-----------?---------??----------?-----??----
???????????????281181????????????????????5
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