matlab编写的蛙跳聚类算法（SFLA）

matlab编写的蛙跳聚类算法(SFLA)，可实现聚类分析，输出分类和准确率

%根据分类计算新的聚类中心，取代原来的粒子位置编码值。
function x=center（cc） %cc为当前粒子代表的分类
global S D K;
global data ;
ccc=[];
       ww = zeros（SK）;%初始化一个s*k矩阵，行代表样本，列代表分类
       for i=1:S
       ww（icc（:i）） = 1;%ww为加权矩阵，元素非0即1。矩阵每一列的元素为1的代表这些样本同属一个分类
       end
   for j = 1:K
        sumcs = sum（ww（:j）*ones（1D）.*data）;%求一个分类里的数据的和
        countcs = sum（ww（:j））;%代表一个分类中拥有的样本的数量
if countcs==0
          cen（j:） =zeros（1D）;
       else
         cen（j:） = sumcs/countcs;  %求聚类中心
end
       ccc=[ccccen（j:）];%串联聚类中心
   end     
x=ccc;%第i个粒子的位置为该分类的K个聚类中心的串联值

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2014-04-04 08:29  SFLA\
     文件         707  2013-04-17 12:09  SFLA\center.m
     文件         575  2013-04-22 22:13  SFLA\clasify.m
     文件         854  2013-04-24 18:36  SFLA\fit.m
     文件         232  2013-04-12 13:44  SFLA\gyh.m
     文件        2723  2013-04-13 22:42  SFLA\oilsk81.m
     文件        4374  2013-04-10 01:55  SFLA\oilsk83.m
     文件        5684  2013-04-10 01:55  SFLA\oilsk85.m
     文件        3804  2013-04-24 18:39  SFLA\SFLA.m