pso_fcm 结合pso的fcm算法

结合pso的fcm算法，可以计算最佳聚类个数和具体的聚类位置。

%pso-fcm。算法思路借鉴网上的某一帖子。
tic;
close all;
clear;
clc;
pic=imread（‘271031.jpg‘）;
[abk]=size（pic）;
t=a*b;
data=reshape（double（pic）tk）;
Maxiter=200;%设定最大迭代次数
n=20;
c1=0.4;
c2=0.4;%设定个体经验系数和群体经验系数
w=0.3;%设定惯性系数
vmax=1.5;%设定最大速度
cmax=3;%设定最大粒子（聚类中心）数目
e=1e+4;%设定阈值
ref=2;%设定fcm的系数
result=zeros（cmax-11）;
u=cell（cmaxn）;
vit=cell（cmaxn）;
particle=cell（cmaxn）;
dist=cell（cmaxn）;
obj=zeros（cmaxn）;
pbest=cell（cmax1）;
pbest_pos=cell（cmaxn）;
gbest=zeros（cmax1）;
gbest_index=zeros（cmax1）;
gbest_pos=cell（cmax1）;

for c=2:cmax

    u_new=zeros（tc）;
    for i=1:n
        x=randperm（t）;
        for j=1:c
            particle{ci}（j:）=data（x（j）:）;%随机取c个样本作为初始粒子
        end

     	vit{ci}=rand（c3）.*vmax;
        u{ci}=zeros（tc）;
        dist{ci}=distf

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        3394  2015-07-23 14:33  pso_fcm.m