模糊聚类算法matlab

对于系统距离算法,采用matlab仿真实现

kmeans聚类算法是一种用于数据聚类的算法，在matlab中使用该算法可以很方便地对数据进行聚类分析。本文将介绍如何使用matlab实现kmeans聚类算法，并提供相应的代码示例。kmeans聚类算

针对传统FCM算法对孤立点比较敏感，须预先指定聚类数目的缺陷，提出一种新的模糊聚类算法NSFCM，将其应用于文本挖掘中。NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值，以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均

Research on Web Log Fuzzy Clustering Algorithm

Fuzzy clustering algorithm analysis and program implementation

模糊C均值FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，

模式识别中对C-均值聚类算法的改进版本：采用自适应模糊C-均值聚类算法，对图像进行分类。

鉴于直觉模糊集理论作为模糊理论的推广已得到广泛的应用, 研究了将模糊??c- 均值聚类推广为直觉模 糊??c- 均值聚类(IFCM) 的途径和方法, 分析了现有的几种IFCM 算法, 并提出了一种基于

详细讲述模糊C均值聚类算法的实现很值得大家参考的

该代码是模糊均值聚类算法源代码，用C#语言编写，对于数据挖掘的学员有一定帮助。