熟料微量元素模糊聚类识别MATLAB开发应用

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。

采用高分辨率电感耦合等离子质谱仪测定了淮南煤中10种微量元素含量。结果表明: 淮南煤中Co、Ni、Th、Zn和Cd低于全国均值,没有异常富集;Mo、Sb、U略高于全国均值,Ba和Cr平均含量明显高于中国煤中均值,可能有异常富集。运用相关分析、R型聚类分析和因子分析等数理统计方法,对淮南矿区微量元素与灰分的相关性及赋存状态进行了分析。结果表明:元素Cr、Ni、U、Th和Ba与灰分线性正相关,其中Th和Ba与灰分高度正相关,其他元素与灰分无法建立线性关系;煤中Th、Ba、Ni、Cr、U和Co可能主要以无机态赋存于煤中;Zn和Cd可能以闪锌矿等硫化物微粒的形式赋存于有机质中;Mo和Sb赋存状态较为复杂,尚需进一步研究。

优化与应用模糊聚类算法MATLAB代码，包括模糊c均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类。示例使用虹膜数据集进行演示，详细展示每种算法的运行和聚类结果。选择超参数“choose_algorithm=1”运行demo_fuzzy.m，每次迭代均准确率为0.89333。

苏丹哈佳吉金矿床的成矿物质来源, 可以通过对微量元素数据的多元统计分析来探讨。研究表明, 该地区金矿的成矿物质主要来源于洋壳向陆壳俯冲时产生的增生楔。

这个MATLAB程序工具箱提供多种模糊聚类算法，包括基于相关系数和欧氏距离的聚类方法。

我创建了一个函数来实现模糊核聚类算法，用于多模型控制建模。尽管建模没有成功，但该聚类算法运行良好。

这是一个包含fcm, gg, gk, 有效性度量PC, PE, XB的Matlab源码，同时还附带了详细的程序说明PDF文档。

模糊聚类是一种在数据分析中广泛应用的技术，特别是在推荐系统中发挥着重要作用。它通过处理复杂的用户偏好数据，能够有效提高推荐的精度和个性化程度。模糊聚类模型不仅仅局限于传统的数据分类，而是在大数据背景下，通过更加灵活和智能的算法，实现了对用户行为的更加精细化分析和挖掘。

介绍了利用MATLAB实现图像分割的模糊聚类算法，其中包括经典的FCM算法以及内核化FCM（KFCM）方法。该方法允许用户自定义内核函数，以实现更灵活的图像分割。