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基于MATLAB的GG聚类及改良GG聚类的数据聚类实现.zip

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简介：
本资源提供基于MATLAB实现数据聚类分析的代码包，内含经典GG聚类与改良版GG聚类算法，适用于科研和教学用途。 版本：matlab2019a 领域：【数据聚类】 内容：Matlab基于GG聚类以及改进的GG聚类实现数据聚类.zip 适合人群：本科，硕士等教研学习使用

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  • 基于MATLAB的GG聚类及改良GG聚类的数据聚类实现.zip
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    本资源提供基于MATLAB实现数据聚类分析的代码包，内含经典GG聚类与改良版GG聚类算法，适用于科研和教学用途。 版本：matlab2019a 领域：【数据聚类】 内容：Matlab基于GG聚类以及改进的GG聚类实现数据聚类.zip 适合人群：本科，硕士等教研学习使用
     
  • GGclust.zip - GG聚类与gg聚类算法
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    GGclust是一款包含GG聚类和gg聚类算法的工具包，适用于数据分析中的数据分组和模式识别。该软件提供了高效、精确的数据分类解决方案。 gg聚类算法的标准Matlab实现可以直接使用，只需加入数据即可。
     
  • FCM、GK、GG模糊聚类算法.zip_FCM聚类分析_fcm数据_gg模糊聚类
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    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。
     
  • FCM、GK和GG的模糊聚类算法
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    本文探讨了FCM、GK及GG三种模糊聚类算法的特点与应用，分析它们在不同场景下的优劣，并提出改进方案以提高分类准确度。 FCM（模糊C-均值）、GK（Gath-Geva）以及GG（Gonzalez-Gonzalez）是三种著名的模糊聚类算法，在数据挖掘、图像处理及模式识别等领域得到了广泛应用。这些方法专注于解决具有不确定边界的群组数据分析问题，相较于传统的硬聚类技术如K-Means而言，能够更好地应对现实世界中的复杂情况。 FCM（Fuzzy C-Means）由J.C. Bezdek于1973年提出，结合了模糊集理论与经典的K-Means算法。该方法通过最小化模糊距离矩阵来确定每个数据点属于各个类别的隶属度，并且允许一个数据点同时隶属于多个类别，其隶属程度介于0到1之间而非非黑即白的状态。FCM的目标函数通常表示为：\[ J = \sum_{i=1}^{c}\sum_{j=1}^{n}u_{ij}^m(d_{ij})^2 \]其中\( c \)代表类别数量，\( n \)是数据点的数量，\( u_{ij} \)是指第\( i \)个类别对第\( j \)个数据点的隶属度程度，而 \( d_{ij} \) 则表示两者之间的欧几里得距离。参数 \( m \)，即模糊指数，则影响聚类结果的模糊性大小。 GK（Gath-Geva）算法由Gath和Geva在1989年提出，是一种基于统计特性的模糊聚类方法。该模型假设每个类别中的数据遵循特定的概率分布形式，并通过最大化同类内相似性和最小化不同类间差异来更新各个类别中心的位置。相较于其他方法而言，它能够处理形状各异的数据集分布，但其计算复杂度也相对较高。 GG（Gonzalez-Gonzalez）算法则是基于密度的模糊聚类技术，由R. Gonzalez在1985年提出。该模型通过识别数据点邻域内的密度来确定类别边界，并首先找到高密度区域然后逐步扩展这些领域直到达到预设条件为止。这种方法能够很好地处理噪声和不规则形状的数据集问题，但需要合理选择参数以避免过拟合或欠拟合的情况。 在实际应用场景中，根据具体需求、计算资源以及对聚类结果的期望来选择合适的模糊聚类算法是至关重要的。总的来说，FCM、GK及GG等方法都是处理复杂数据集的有效工具，在数据分析时灵活运用这些技术可以显著提高分析质量和准确性。
     
  • MATLAB聚类代码-PSO聚类：基于粒子群优化的聚类算法[Matlab实现]
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    本项目提供了一个使用MATLAB编写的基于粒子群优化（PSO）的聚类算法。通过智能搜索策略，该算法能有效提高数据分类的质量和效率。 MATLAB聚类代码实现了PSO（粒子群优化）的聚类算法。作者为Augusto Luis Ballardini。 分发该库是希望它会有用，但没有任何担保；甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。根据GNU自由文档许可版本1.3或自由软件基金会发布的任何更高版本的规定，授予复制、分发和/或修改本段落档的权限；没有不变的部分，也没有前封面文字和后封面文字。 此代码受以下论文启发：Van Der Merwe, DW; AP Engelbrecht，“使用粒子群优化的数据聚类”，《进化计算》，2003年。CEC03会议，第1卷，第215-220页，doi: 10.1109/CEC.2003.1299577。 与该实现相关的简短教程可以找到相关资料获取。
     
  • SOM.rar_SOM聚类_python实现SOM聚类_som聚类分析_分类
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    本资源提供Python环境下实现自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）聚类的代码及教程。通过该工具，用户可以进行有效的数据聚类和可视化分析。适合于对聚类算法感兴趣的科研人员与学生使用。 在数据分析与机器学习领域中，聚类是一种常用的技术，旨在根据数据集中的样本点相似性将其划分成不同的组别（即“簇”）。SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）是由Kohonen提出的一种非监督学习算法，在二维或更高维度的网格上创建神经网络模型，并保留原始数据的拓扑结构。在名为SOM.rar的压缩包中包含了一个使用Python实现的SOM聚类算法。 该方法的主要特点在于其自我组织过程，通过神经元节点间的竞争机制将相似的数据点分配到相近位置，最终形成可视化映射图以展示数据分布特征和内在结构。由于简洁语法与丰富库的支持，Python是实施此类算法的理想选择。 实现SOM聚类时通常会用到如`minisom`、`sompy`等特定的Python库来简化编程过程。例如，`minisom`提供了初始化神经元网络、训练模型及计算距离函数等功能，并在训练过程中不断更新权重以更好地反映输入数据分布。 实际应用中SOM可用于多种场景，包括图像分析、文本分类和市场细分等。比如，在市场细分领域可依据消费者行为或特征进行聚类，帮助商家制定更精准的营销策略；而在文本分类方面，则有助于识别文档主题结构并将相似内容归为一组。 压缩包内可能包含整个项目或库源代码及相关文件（如Python脚本、数据及结果输出）。深入研究需查看具体代码以了解如何构建SOM模型、设置参数（例如网络大小、学习率和邻域函数等）、执行训练以及解读与可视化结果。 通过SOM.rar提供的Python实现，可以掌握该聚类算法的基本原理，并在实践中提升数据分析能力。此外，结合其他如K-means及DBSCAN的算法进行对比优化亦有助于获得更佳的效果。
     
  • 实验二 聚类算法及聚类分析的Matlab实现
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    本实验旨在通过MATLAB平台，探索并实践多种聚类算法及其应用，涵盖K均值、层次聚类等方法，并进行数据分析与可视化。 K-means和DBSCAN的聚类算法在MATLAB中的实现方法可以被探讨和分享。这两种算法各自适用于不同的数据集特点，选择合适的算法对于提高数据分析效率至关重要。K-means是一种基于划分的聚类技术，而DBSCAN则是基于密度的方法，在处理具有不同大小、形状及噪声的数据集时表现出色。
     
  • Matlab中的K-means聚类算法及应用_K-means聚类_K._K聚类_matlab聚类
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    本文介绍了在MATLAB环境下实现K-means聚类算法的方法及其广泛应用，并探讨了如何利用该算法进行数据分析和模式识别。 Matlab中的k-means聚类可以应用于二维数据和三维数据的分类。
     
  • 层次聚类的Matlab代码（凝聚层次聚类）.zip
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    本资源提供了一套用于执行凝聚层次聚类分析的MATLAB代码。通过该工具，用户能够便捷地对数据集进行分层聚类以探索其内在结构，并生成树状图展示结果。 聚类就是单纯的聚类算法。别的我也不知道。
     
  • 动态聚类数据分析算法(ISODATA)_动态聚类算法_聚类算法_动态聚类_数据聚类
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    ISODATA是一种动态聚类分析算法，通过迭代优化过程自动确定最优分类数。它根据对象间的相似性进行分组，并调整参数以改进聚类效果。 该算法包适用于动态聚类数据分析算法ISODATA。