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模糊C均值聚类是一种聚类算法。该算法能够根据数据点与簇中心的距离动态调整簇内相似度。它通过计算每个数据点到其所属簇的距离，并根据设定的模糊隶属度参数，来确定数据点属于不同簇的概率。

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简介：
自研的模糊C均值聚类算法，即FCM，已使用MATLAB实现，旨在为广大学习者提供一份有价值的参考资源。

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    本资源提供了一种基于地球表面两点（由其纬度和经度定义）间距离的高效算法与公式。涵盖多种编程语言实现方式，便于开发者直接应用或参考学习。 程序可以直接下载使用；可以根据经纬度坐标计算两点间的距离；计算结果准确无误且精确度高。
     
  • 隶属度函数在模糊控制中的确定方法
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    简介：本文探讨了如何在模糊控制系统中有效选择和设计隶属度函数的方法，对于提升系统的性能具有重要意义。 本段落深入探讨了模糊控制理论中隶属度函数的确定方法，并详细分析了四种不同的曲线形状。同时研究了这些不同形状对控制系统性能的影响。文中还提出了选择能够实现高精度且稳定性的模糊变量隶属度函数的原则，为从事模糊控制器设计的专业人士提供了重要的理论参考依据。
     
  • 改进DBSCAN聚类算法：针对密集相邻簇数据的优化- MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现了一种改进的DBSCAN聚类算法，旨在有效处理和分析具有密集相邻簇的数据集。 近年来,DBSCAN（基于密度的空间聚类应用噪声处理）算法由于其简单性和能够检测不同大小及形状的簇而在众多科学领域广泛应用。然而,正如该算法最初发表的文章中所述，DBSCAN在识别相邻簇边界对象时存在一定的局限性，并且最终的聚类结果会受到处理顺序的影响。 本段落提出了一种改进版的 DBSCAN 算法以解决上述问题。实验结果显示，通过使用此改良后的算法，在包含连接紧密簇的数据集中可以得到显著改善的聚类效果。此外，修订后的DBSCAN算法在面对具有连接集群的数据集时表现出更强的性能，并且最终结果不再依赖于处理对象的具体顺序。
     
  • 基于改进隶属度函数的FCM聚类算法
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    本研究提出了一种改进隶属度函数的FCM（模糊C均值）聚类算法，旨在提升数据分类准确性与效率。通过优化隶属度计算方式，增强了算法对复杂数据集的处理能力。 传统模糊C-均值（FCM）算法要求每个样本对各个聚类的隶属度之和满足归一化条件，这使得该算法在处理噪声和孤立点时较为敏感，并且对于非均衡分布的数据集来说聚类效果不佳。为解决这些问题，本段落提出了一种改进型模糊隶属函数约束下的FCM聚类方法。通过放松原有的归一化限制并推导出新的隶属度计算公式，在每次迭代中不断调整样本的隶属关系以消除噪声影响，并提升整体分类质量。实验结果表明了该算法的有效性与正确性。
     
  • 根据两点经纬度确定直线_求距其中一点指定距离的第三点经纬度公式
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    本文介绍如何利用给定的两点经纬度信息来推算出位于直线上且距某一已知点特定距离的新点的具体经纬度位置。 已知两点A和B的经纬度分别为（α1，β1）和（α2，β2），它们之间的距离为D，地球半径为R，行距为H。第三点C的位置可以根据给定的方向确定：向左时θ=3π/2，向右时θ=π/2。此时，C点与A、B两点形成的直线段上的A点的距离是H；也就是说，在这种情况下，存在两个可能的C点位置，一个在左边，另一个在右边。
     
  • 模糊C均值聚类(FCM).zip_c均值模糊聚类_模糊C-均值算法_模糊均值聚类法_基于Matlab的模糊聚类_FCM聚类方法
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  • k-means.rar_MATLAB多维聚类分析_k-means算法_k均值聚类_matlab簇_矩阵聚类数量
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    本资源提供了一个利用MATLAB进行聚类分析的实用程序，适用于数据分组和簇生成。通过计算对象间的相似度，该工具可以帮助用户深入理解复杂的数据集结构，并作出有效的数据分析决策。 聚类分析是一种将物理或抽象对象集合分成若干个由相似对象组成的群体的分析过程。这一方法在许多领域都非常重要，包括数学、计算机科学、统计学、生物学以及经济学等。其主要目标是根据数据间的相似性进行分类和分组。 由于聚类技术被广泛应用于不同的应用领域中，因此发展出了多种多样的技术方法来描述数据，并且度量不同数据源之间的相似程度，进而将这些数据源划分为不同的簇。