Advertisement

模糊聚类分析的源代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
对模糊聚类分析的原始代码进行处理，若您需要包含阈值确定功能的MATLAB代码，请与我们联系。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 模糊聚类分析的源代码
    优质
    本作品提供了一套用于执行模糊聚类分析的源代码。这套代码能够帮助用户对复杂的数据集进行更精细、灵活的分类处理，适用于数据挖掘和机器学习领域。 需要模糊聚类分析的原始代码或涉及阈值确定的Matlab代码的话，请联系。
     
  • MATLAB中的模糊聚类分析
    优质
    本简介探讨了如何在MATLAB中进行模糊聚类分析，涵盖了算法原理、实现步骤及应用实例，适用于科研和工程实践。 模糊聚类分析实验报告及MATLAB代码
     
  • FCM模糊聚类算法的源代码
    优质
    本段介绍的是FCM（Fuzzy C-means）模糊聚类算法的源代码实现。该代码能够帮助用户对数据集进行模糊分类，特别适用于处理具有重叠性质的数据群组划分问题。 转载了zhchshen作者的源代码，并与大家分享。这段代码是使用VC++6.0编写的。
     
  • MATLAB模糊聚类源程序代码
    优质
    本段落提供了一组用于执行模糊聚类算法的MATLAB源程序代码。该代码旨在帮助用户进行数据分析和模式识别，适用于需要处理不确定性和重叠分类的数据集研究。 部分代码：%模糊聚类程序 function f=mujl(x,lamda) %输入原始数据以及lamda的值 if lamda>1 disp(error!) %错误处理 end [n,m]=size(x); xmax=max(x); xmin=min(x); x=(x-xmin(ones(n,1),:))./(xmax(ones(n,1),:)-xmin(ones(n,1),:));
     
  • FCM、GK、GG模糊聚类算法.zip_FCM聚类分析_fcm数据_gg模糊聚类
    优质
    本资源包含FCM（Fuzzy C-means）、GK（Gustafson-Kessel）及GG（Graded Possibility Grid）三种模糊聚类算法的实现，适用于复杂数据分析和模式识别。提供FCM聚类分析示例、fcm数据集以及GG算法应用案例。 FCM可以实现简单的数值分类，只需重新定义数据矩阵即可直接进行分类。
     
  • 模式识别中的模糊聚类分析
    优质
    《模式识别中的模糊聚类分析》一书探讨了利用模糊数学方法解决模式识别中数据分类问题的技术与应用，深入介绍了模糊聚类算法及其在实际场景中的有效性。 ### 模糊聚类分析与模式识别 #### 前言 模糊聚类分析与模式识别作为现代数据处理和分析的重要工具，在多个领域展现出了强大的应用潜力。模糊数学的概念最早由美国控制论专家L.A.Zadeh于1965年提出，其核心在于能够有效地处理具有模糊边界的问题。在地质学、生物学、医学乃至商业数据分析中，模糊聚类分析都被广泛应用于解决实际问题。本段落将详细介绍模糊聚类分析的基本原理及其在模式识别中的应用，并通过具体案例来展示其实用价值。 #### 模糊聚类分析 ##### 数据标准化 数据标准化是模糊聚类分析的第一步，它确保了不同量纲的数据能够在同一标准下进行比较。在模糊聚类分析中，通常采用极差标准化方法对原始数据进行预处理，即将每个变量的观测值映射到[0,1]区间内。具体步骤如下： - **原始数据**：假设有一个由n个被分类对象组成的集合U，每个对象有m个描述其特征的变量，这些变量的观测值构成了原始数据矩阵。 - **极差正规化**：计算每个变量的极差（最大值与最小值之差），然后利用以下公式对每个观测值进行变换： \[ x_{ij} = \frac{x_{ij} - min(x_j)}{\Delta_j} \] 其中，\(x_{ij}\) 表示标准化后的值，\(\Delta_j\) 是第j个变量的极差。 通过上述步骤，可以将原始数据转换为标准化数据，便于后续分析。 ##### 建立模糊相似矩阵 模糊相似矩阵是模糊聚类分析的关键步骤之一，它用于量化不同对象之间的相似程度。根据不同的相似性度量方法，可以构建出不同的模糊相似矩阵。以下是几种常用的构建模糊相似矩阵的方法： - **数量积法**：基于两个对象的特征向量计算其数量积，进而得出相似系数。对于两个向量 \(X_i = (x_{i1}, x_{i2}, …, x_{im})\) 和 \(X_j = (x_{j1}, x_{j2}, …, x_{jm})\)，其相似系数 \(r_{ij}\) 可以表示为： \[ r_{ij} = \begin{cases} 1 & i=j \\ \frac{\sum\limits_{k=1}^m x_{ik} \cdot x_{jk}}{\sqrt{\sum\limits_{k=1}^m x_{ik}^2} \cdot \sqrt{\sum\limits_{k=1}^m x_{jk}^2}} & i \neq j \end{cases} \] - **夹角余弦法**：该方法同样基于向量，但计算的是两个向量之间的夹角余弦值。相似系数 \(r_{ij}\) 的计算公式为： \[ r_{ij} = \frac{\sum\limits_{k=1}^m x_{ik} \cdot x_{jk}}{\sqrt{\sum\limits_{k=1}^m x_{ik}^2} \cdot \sqrt{\sum\limits_{k=1}^m x_{jk}^2}} \] - **相关系数法**：这种方法考虑的是两个变量之间的相关性。相似系数 \(r_{ij}\) 可以表示为： \[ r_{ij} = \frac{\sum\limits_{k=1}^m (x_{ik} - \overline{x_i})(x_{jk} - \overline{x_j})}{\sqrt{\sum\limits_{k=1}^m (x_{ik} - \overline{x_i})^2} \cdot \sqrt{\sum\limits_{k=1}^m (x_{jk} - \overline{x_j})^2}} \] - **最大最小法**：该方法通过计算两个对象特征向量中对应元素的最大值和最小值来确定相似系数。 - **算术平均最小法**：这是一种综合考虑了最大值和最小值的方法。 - **几何平均最小法**：该方法基于几何平均数来衡量相似度。 通过上述各种方法，可以构建出反映对象间相似性的模糊相似矩阵，为进一步的聚类分析打下基础。 #### 动态聚类 动态聚类是基于模糊相似矩阵来进行的。常见的动态聚类算法包括层次聚类和K均值聚类等。在模糊聚类分析中，动态聚类的主要目的是逐步合并相似的对象，最终形成若干个聚类。在每一步聚类过程中，都需要根据当前的模糊相似矩阵来决定哪些对象应该被合并在一起。 ### 模式识别案例 为了更好地理解模糊聚类分析的应用，我们可以通过一个
     
  • 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);
     
  • MATLAB聚类分析代码_聚类分析matlab_分类_
    优质
    本资源提供全面的MATLAB聚类分析代码示例，涵盖各类常用算法如层次聚类、K均值聚类等。适用于数据挖掘和机器学习初学者及进阶者。 对数据进行聚类分析：输入一个n乘以2的矩阵作为需要分类的数据，运行程序后得到数据的分类情况。
     
  • MATLAB聚类分析源代码
    优质
    本资源提供了一套完整的MATLAB程序源代码，用于执行高效的聚类数据分析。包含多种常用算法和实用案例，适合科研与学习使用。 在MATLAB中使用提供的代码实现聚类判别分析。
     
  • 多维数据聚类的聚类分析与模糊集方法
    优质
    本研究探讨了在复杂数据分析中应用聚类分析和模糊集合理论的方法，旨在提高多维度数据集中的模式识别精度。通过结合这两种技术，我们能够更准确地捕捉到数据之间的模糊性和不确定性，为决策提供更为可靠的依据。 聚类分析与模糊集理论适用于多维数据的分类工作。在研究生期间的研究中，成功地将这两种方法应用于三维数据分析，并将其应用到交通分类领域。