模糊核聚类

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。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。

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。

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。

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。

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。

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。

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。