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KNN_Fuzzy_fxtoolbox.zip - KNN模糊分类_Fuzzy KNN_matlab_knn_模糊算法

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简介:
KNN_Fuzzy_fxtoolbox 是一个结合了K最近邻(KNN)和模糊逻辑理论的Matlab工具箱,用于实现高效的模糊KNN分类。该工具箱提供了一系列函数来处理数据,并利用模糊规则改进传统KNN算法,适用于模式识别与机器学习任务中的复杂分类问题。 FKNN是一种模糊KNN分类算法,其原理简单,并在传统的KNN基础上进行了扩展。

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  • KNN_Fuzzy_fxtoolbox.zip - KNN_Fuzzy KNN_matlab_knn_
    优质
    KNN_Fuzzy_fxtoolbox 是一个结合了K最近邻(KNN)和模糊逻辑理论的Matlab工具箱,用于实现高效的模糊KNN分类。该工具箱提供了一系列函数来处理数据,并利用模糊规则改进传统KNN算法,适用于模式识别与机器学习任务中的复杂分类问题。 FKNN是一种模糊KNN分类算法,其原理简单,并在传统的KNN基础上进行了扩展。
  • _Fuzzy Clustering_ Python实现
    优质
    本篇文章介绍如何使用Python语言实现模糊聚类算法(Fuzzy Clustering),详细讲解了该算法的应用场景、原理及代码示例。 本开源项目提供了模糊聚类算法的Python代码实现,主要包含以下几种算法: - FCM(模糊C均值算法) - MEC(极大熵模糊聚类算法) - 核模糊聚类算法SFCM(半监督模糊聚类算法) - eSFCM(基于信息熵的半监督模糊聚类算法) - SMUC(结合预测学习与信息熵的半监督模糊聚类方法) 相关论文可以在我的谷歌学术主页上找到。项目结构如下: 数据集:包含用于测试和训练的数据文件。 ClusterAidedComputing.py:提供了一些常用的辅助函数,以支持聚类操作。 ClusteringIteration.py:包含了各种迭代式算法的具体实现细节。 FuzzyClustering.py:实现了上述模糊聚类算法的核心代码,并调用了其他模块中的功能; demo.py:演示脚本(运行此程序)。 所有相关算法都封装在了`FuzzyClustering.py`文件中,同时该文件还依赖于ClusterAidedComputing.py和ClusteringIteration实现具体的功能。
  • fuzzycontrol.zip_控制_Fuzzy Control_matlab控制_fuzzy matlab_matlab
    优质
    该资源包包含基于MATLAB实现的各种模糊控制系统示例和代码,适用于学习和研究模糊逻辑及其在自动控制领域的应用。 模糊控制是一种利用模糊逻辑进行系统控制的方法。在实现模糊控制系统的过程中,模糊规则起着关键作用,它们定义了输入与输出之间的关系。MATLAB的模糊工具箱为开发、仿真和分析基于模糊逻辑的系统提供了便利的功能和支持。
  • fuzzy_pid.zip_PID控制_Fuzzy PID_PID_C程序
    优质
    本资源提供了一种基于模糊逻辑的PID控制器(Fuzzy PID)源代码,适用于C语言编程环境。该算法通过模拟人类决策过程优化了传统PID控制策略,在不精确或复杂系统中表现出色。下载包含详细注释及示例程序,便于学习和应用。 模糊PID控制的C程序包含有详细的注释。
  • 动态
    优质
    动态模糊分类算法是一种处理数据不确定性与变化性的方法,通过改进的传统模糊逻辑系统,能够更准确地进行模式识别和数据分析。 本资源利用MATLAB编写的动态模糊聚类算法,并包含形成不同模糊矩阵的方法,最终生成直观的动态聚类图。该资源对理解模糊算法及动态聚类具有很大帮助。
  • C均值聚(FCM).zip_c均值_C-均值_均值聚_基于Matlab的_FCM聚
    优质
    本资源提供了一种基于Matlab实现的模糊C均值(FCM)聚类算法,适用于进行复杂数据集的模糊分类与分析。 模糊C均值聚类的Matlab程序应该简单易懂且能够顺利运行。
  • fuzzysmc.rar_控制_fuzzy sliding mode_fuzzysmc_matlab_滑控制_滑控制
    优质
    Fuzzysmc.rar是一个包含模糊滑模控制相关资源的压缩文件,适用于Matlab环境。该文件提供了关于Fuzzy Sliding Mode Control(模糊滑模控制)的研究材料和代码示例,便于学习与应用。 模糊滑模控制在自动控制领域的应用例子。
  • FCM
    优质
    FCM模糊聚类算法是一种基于模糊集合理论的数据聚类方法,允许数据点部分属于多个类别,广泛应用于模式识别、图像处理等领域。 模糊聚类算法FCM能够处理大量数据,在MATLAB中有相应的代码实现,有兴趣的人可以参考一下。
  • 改进的KNN最邻近
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    简介:本文提出了一种基于模糊理论优化的经典KNN(K-Nearest Neighbors)算法,通过改善样本权重分配机制,增强了模型在处理分类和回归任务中的准确性与鲁棒性。 FKNN, or Fuzzy k-Nearest Neighbor Classification Rule, is described in the paper A Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm published in IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. The specific reference details are Volume 15, Number 4, pages 580-585.