请问谁有核聚类的matlab代码?

请问谁有核聚类的matlab代码?

function [center, U, obj_fcn] = KFCMClust(data, cluster_n, kernel_b,options)
% FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类
%
% 用法：
% 1. [center,U,obj_fcn] = KFCMClust(Data,N_cluster,kernel_b,options);
% 2. [center,U,obj_fcn] = KFCMClust(Data,N_cluster,kernel_b);
% 3. [center,U,obj_fcn] = KFCMClust(Data,N_cluster);
%
% 输入：
% data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值
% N_cluster ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数
% kernel_b ---- 高斯核参数b （缺省值：150）
% options ---- 4x1矩阵,其中
% options(1): 隶属度矩阵U的指数,>1 (缺省值: 2.0)
% options(2): 最大迭代次数 (缺省值: 100)
% options(3): 隶属度最小变化量,迭代终止条件 (缺省值: 1e-5)
% options(4): 每次迭代是否输出信息标志 (缺省值: 1)
% 输出：
% center ---- 聚类中心
% U ---- 隶属度矩阵
% obj_fcn ---- 目标函数值
% Example:
% data = rand(100,2);
% [center,U,obj_fcn] = KFCMClust(data,2);
% plot(data(:,1), data(:,2),'o');
% hold on;
% maxU = max(U);
% index1 = find(U(1,:) == maxU);
% index2 = find(U(2,:) == maxU);
% line(data(index1,1),data(index1,2),'marker','*','color','g');
% line(data(index2,1),data(index2,2),'marker','*','color','r');
% plot([center([1 2],1)],[center([1 2],2)],'*','color','k')
% hold off;

% Author: Genial
% Date: 2005.5

% 一副图中显示多方图片：montage


error(nargchk(2,4,nargin)); %检查输入参数个数

data_n = size(data, 1); % 求出data的第一维(rows)数,即样本个数
in_n = size(data, 2); % 求出data的第二维(columns)数,即特征值长度,目前没有用
% 默认操作参数
default_b = 150; % 高斯核函数参数
default_options = [2; % 隶属度矩阵U的指数
100; % 最大迭代次数
1e-5; % 隶属度最小变化量,迭代终止条件
1]; % 每次迭代是否输出信息标志

if nargin == 2,
kernel_b = default_b;
options = default_options;
elseif nargin == 3,
options = default_options;
else %分析有options做参数时候的情况
% 如果输入参数个数是3那么就调用默认的option;
%如果用户给的opition数少于4个那么就将剩余的默认option加上;
if length(options) < 4,
tmp = default_options;
tmp(1:length(options)) = options;
options = tmp;
end
% 返回options中是数的值为0(如NaN),不是数时为1
nan_index = find(isnan(options)==1);
%将denfault_options中对应位置的参数赋值给options中不是数的位置.
options(nan_index) = default_options(nan_index);
if options(1) 1,
if abs(obj_fcn(i) - obj_fcn(i-1)) < min_impro, break; end,
end
end

iter_n = i; % 实际迭代次数
obj_fcn(iter_n+1:max_iter) = [];


% 子函数
function U = initkfcm(cluster_n, data_n)
% 初始化fcm的隶属度函数矩阵
% 输入:
% cluster_n ---- 聚类中心个数
% data_n ---- 样本点数
% 输出：
% U ---- 初始化的隶属度矩阵
U = rand(cluster_n, data_n);
col_sum = sum(U);
U = U./col_sum(ones(cluster_n, 1), :);



% 子函数
function [U_new,center_new,obj_fcn] = stepkfcm(data,U,center,expo,kernel_b)
% 模糊C均值聚类时迭代的一步
% 输入：
% data ---- nxm矩阵,表示n个样本,每个样本具有m的维特征值
% U ---- 隶属度矩阵
% center ---- 聚类中心
% expo ---- 隶属度矩阵U的指数
% kernel_b ---- 高斯核函数的参数
% 输出：
% U_new ---- 迭代计算出的新的隶属度矩阵
% center_new ---- 迭代计算出的新的聚类中心
% obj_fcn ---- 目标函数值
feature_n = size(data,2); % 特征维数
cluster_n = size(center,1); % 聚类个数
mf = U.^expo; % 隶属度矩阵进行指数运算（c行n列)

% 计算新的聚类中心;根据(5.15）式
KernelMat = gaussKernel(center,data,kernel_b); % 计算高斯核矩阵(c行n列)
num = mf.*KernelMat * data; % 式(5.15)的分子(c行p列,p为特征维数)
den = sum(mf.*KernelMat,2); % 式子(5.15)的分子,(c行,1列,尚未扩展)
center_new = num./(den*ones(1,feature_n)); % 计算新的聚类中心(c行p列,c个中心)

% 计算新的隶属度矩阵；根据(5.14)式子
kdist = distkfcm(center_new, data, kernel_b); % 计算距离矩阵
obj_fcn = sum(sum((kdist.^2).*mf)); % 计算目标函数值 (5.11)式
tmp = kdist.^(-1/(expo-1));
U_new = tmp./(ones(cluster_n, 1)*sum(tmp));



% 子函数
function out = distkfcm(center, data, kernel_b)
% 计算样本点距离聚类中心的距离
% 输入：
% center ---- 聚类中心
% data ---- 样本点
% 输出：
% out ---- 距离
cluster_n = size(center, 1);
data_n = size(data, 1);
out = zeros(cluster_n, data_n);
for i = 1:cluster_n % 对每个聚类中心
vi = center(i,:);
out(i,:) = 2-2*gaussKernel(vi,data,kernel_b);
end



% 子函数
function out = gaussKernel(center,data,kernel_b)
% 高斯核函数计算
% 输入:
% center ---- 模糊聚类中心
% data ---- 样本数据点
% kernel_b ---- 高斯核参数
% 输出：
% out ---- 高斯核计算结果
if nargin == 2
kernel_b = 150;
end
dist = zeros(size(center, 1), size(data, 1));
for k = 1:size(center, 1), % 对每一个聚类中心
% 每一次循环求得所有样本点到一个聚类中心的距离
dist(k, :) = sqrt(sum(((data-ones(size(data,1),1)*center(k,:)).^2)',1));
end
out = exp(-dist.^2/kernel_b^2);