模糊聚类

模糊核聚类算法实现

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。

Matlab 2 2024-05-13

模糊聚类工具箱

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。

Matlab 0 2024-08-26

Matlab开发模糊C均值聚类

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。

Matlab 2 2024-07-30

模糊聚类MATLAB程序工具箱

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。

算法与数据结构 3 2024-05-19

基于时间序列的模糊循环聚类

基于时间序列的模糊循环聚类算法提供了对历史过程数据进行有效分析的工具。

Matlab 2 2024-05-31

模糊聚类算法MATLAB代码优化与应用

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。

Matlab 3 2024-07-28

MATLAB中基于模糊聚类算法的图像分割

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。

Matlab 2 2024-05-30

模糊聚类模型在推荐系统中的应用

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。

算法与数据结构 2 2024-07-18

熟料微量元素模糊聚类识别MATLAB开发应用

利用此代码中的模糊分类器，通过无监督模糊聚类技术实现熟料的定性识别。基于修改后的Fisher类间可分离性方法，选择最相关的微量元素簇进行分类，以葡萄牙和南非熟料为例。研究结果表明，该方法有效识别熟料来源，生成紧凑的分类器，易于工程师和研究人员使用和解释，即使他们对模糊逻辑不熟悉。详细算法描述见J. Madár、J. Abonyi、F. Szeifert在2005年的工程应用中。

Matlab 1 2024-07-29

模糊C均值聚类算法在数据挖掘中的应用

模糊C均值（FCM）聚类算法是数据挖掘中一种广泛应用的方法，与传统的K-Means算法相比，FCM允许数据点模糊地属于多个类别，特别适用于处理边界不清晰、类别重叠的数据集。算法通过迭代更新聚类中心和数据点的隶属度，以加权平均值反映数据点对每个类别的归属程度。FCM在图像分割、文本分类和市场细分等领域有着广泛的应用。

数据挖掘 2 2024-07-18