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模糊C均值聚类算法的代码。

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简介：
MATLAB编程代码定义了一个函数，名为`importfile`，该函数用于对数据集`data`进行聚类，将其划分成`cluster_n`个簇。该函数模拟了FCMClust的功能，即使用模糊C均值算法。函数结构如下： 该函数采用模糊C均值聚类方法对输入数据集 `data` 进行分组，形成 `cluster_n` 个不同的聚类。用户可以通过以下两种方式调用该函数： 1. 调用方式一： `[center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options);` 2. 调用方式二： `[center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster);`

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  • 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
    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。
     
  • 模糊C均值聚类的代码
    优质
    本段代码实现了一种常用的无监督机器学习算法——模糊C均值（FCM）聚类。它允许数据点部分归属于多个类别，适用于模式识别和数据分析等领域。 MATLAB 编程代码 function [center,U,obj_fcn] = importfile(data,cluster_n) % FCMClust(data,cluster_n,options); % FCMClust.m 使用模糊C均值算法对数据集data进行聚类，分为cluster_n类。 % % 用法： % % 1. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options); % 2. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster);
     
  • 模糊均值聚类算法
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    模糊均值聚类算法是一种基于隶属度划分数据集的方法，它允许每个数据点可以属于多个类别，并依据一定的规则不断调整数据点在各组间的隶属程度，以达到最优分类。 基于鸢尾花数据集的Fuzzy-means聚类算法及其Java实现代码（包含可视化功能）。
     
  • 基于C++的模糊C均值（FCM）聚类算法代码
    优质
    本项目提供了一个使用C++编写的实现模糊C均值(FCM)聚类算法的开源代码库。该算法适用于数据分析和模式识别等领域，支持对数据集进行高效且灵活的聚类处理。 课程的随堂作业是用C++编写的模糊聚类程序，在Dev环境下可以运行。老师要求进行数据分类统计，所以这个程序也可以用来提交作业以应对任务需求。
     
  • 改进的模糊C均值聚类算法
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    简介：本文提出了一种改进的模糊C均值（FCM）聚类算法，通过优化目标函数和引入权重系数来提升算法在处理噪声及离群点时的表现，增强其稳定性与准确性。 我编写了一个模糊C均值聚类算法（FCM），使用的是MATLAB语言。希望这个代码能够帮助大家学习和理解这一算法。
     
  • 基于MATLAB的FCM模糊C均值聚类算法代码
    优质
    本简介提供了一段使用MATLAB实现的FCM（Fuzzy C-means）模糊C均值聚类算法代码。该算法适用于数据分类和模式识别，尤其擅长处理具有重叠性质的数据集。代码中详细解释了参数设置、迭代过程及隶属度计算方法。 本段落介绍了模糊C-均值聚类（FCM）算法的MATLAB代码，并提供了两种迭代形式。该代码适用于数据聚类分析，在需要进行模糊聚类的研究领域中非常有用。作者分享此代码旨在帮助那些需要用到该算法的同学，以便于他们的研究工作更加便捷。
     
  • 模糊集Matlab代码-Fuzzy_Clustering_Algorithms: 几种前沿的模糊聚类算法，如模糊C均值聚类等...
    优质
    本项目提供了多种先进的模糊聚类算法的MATLAB实现，包括但不限于模糊C均值（FCM）算法。这些代码为数据分类和模式识别提供强大的工具。 本段落介绍了几种先进的模糊聚类算法的MATLAB代码实现，包括模糊C均值（FCM）聚类、模糊子空间聚类以及最大熵聚类算法，并提供了虹膜数据集上的应用示例。 以FCM为例，在执行demo_fuzzy.m文件时，通过设置超参数choose_algorithm=1可以选择运行该算法。下面是几个迭代的示例输出： - 迭代1：迭代次数为12次，精度为0.89333333。 - 迭代2：同样地，迭代次数也是12次，精度保持在0.89333333。 - 以此类推至第10个迭代。 每次运行FCM算法的平均迭代次数稳定在12次左右，平均准确率为0.893。
     
  • GAFCM.rar_GA-FCM_遗传算法模糊C均值聚类_GAFCM_聚类
    优质
    本资源提供基于遗传算法优化的模糊C均值（GA-FCM）聚类方法相关代码，适用于复杂数据集的有效分类与分析。 基于遗传算法的模糊C均值聚类方法结合了数据资料，并一同打包在压缩包内。
     
  • KFCM-master.zip_KFCM_含邻域信息的高斯核模糊C均值聚类算法_核聚类_模糊C均值
    优质
    本工作提出了KFCM（Kernel Fuzzy C-means）算法，一种基于高斯核函数并引入邻域信息改进的传统Fuzzy C-means（FCM）方法的新型核聚类技术。 基于核方法的模糊C均值聚类算法考虑了空间数据之间的相关性，并结合各点的邻域信息，在原代码基础上添加了邻域信息处理功能。
     
  • 基于遗传算法优化的模糊C-均值聚类MATLAB代码
    优质
    本简介介绍了一种利用遗传算法优化模糊C-均值（FCM）聚类方法的MATLAB实现。通过结合遗传算法全局搜索的特点，改进了传统的FCM算法在初始中心选择和参数调节上的局限性，从而提高了聚类效果。此代码为研究人员提供了一个强大的工具来处理复杂的聚类问题。 模糊C-均值算法容易陷入局部极小点的问题可以通过将遗传算法应用于该算法的优化计算来解决。利用遗传算法获取初始聚类中心后，再通过标准的模糊C-均值聚类方法得到最优分类结果。这种方法有助于克服传统FCM在寻找全局最优解时遇到的局限性。