Adjust Fuzzy Overlap in Fuzzy C-Means Clustering - MATLAB & Simulink.

Adjust Fuzzy Overlap in Fuzzy C­Means
Clustering
This example shows how to adjust the amount of fuzzy overlap when performing fuzzy c­means clustering.
Create a random data set. For reproducability, initialize the random number generator to its default value.
rng 'default'
data = rand 00,

;

Specify fuzzy partition matrix exponents.
M = [ .   .0  .0  .0];

The exponent values in M must be greater than  , with smaller values specifying a lower degree of fuzzy overlap. In other
words, as M approaches  , the boundaries between the clusters become more crisp.
For each overlap exponent:
Cluster the data.
Classify each data point into the cluster for which it has the highest degree of membership.
Find the data points with maximum membership values below 0. . These points have a more fuzzy classification.
Calculate the average maximum membership value across all data points to quantify the degree of fuzzy overlap. A
higher average maximum membership value indicates that there is less fuzzy overlap.
Plot the clustering results.

for i =  :
    % Cluster the data.
    options = [M i  NaN NaN 0];
    [centers,U] = fcm data, ,options ;
    % Classify the data points.
    maxU = max U ;
    index  = find U ,:  == maxU ;
    index  = find U ,:  == maxU ;
    % Find data points with lower maximum membership values.
    index  = find maxU