Matlab模糊变换代码-FPDCluster：用于持久性的Fuzzy C-Means聚类算法论文...

简介：
FPDCluster 是一个基于 MATLAB 的工具箱，实现了具有持久性特性的模糊C-均值（FCM）聚类算法。该工具箱主要用于处理和分析时间序列数据中的模式，通过引入持久性概念改进了传统 FCM 方法的性能，适用于需要长时间数据分析的研究领域。 模糊变换Matlab代码用于生成持久性图的模糊C均值聚类。 这个存储库是相关论文的官方实现。我们开发了一种基于拓扑对数据集进行模糊聚类的新算法，在此过程中展示了9个不同数据集及其对应的持久性图表，以及我们的算法为每个数据集产生的三个簇中心。这些聚类中心具有零、一个或两个重要的非对角点，这对应于原始数据集中存在的环的数量（即0, 1 或2）。 安装要求： 可以通过运行命令 `pip install -r requirements.txt` 来满足软件包需求。 执行算法 在文件clustering.py中提供了函数fpd_cluster，它接受一个数据集列表和所需的聚类数量作为输入，并返回每个样本的成员值以及集群中心。要使用这个功能，请确保将clustering.py放置于项目根目录下并通过导入语句`from clustering import fpd_cluster`将其引入。 结果 我们的算法能够成功地从原子坐标中对立方结构及碳同素异形体进行聚类，无论数据经过何种变换处理都能保持良好的性能。