Fuzzy C-means算法得以实现。

简介：
本实验旨在深入研究和验证模糊算法，并将其应用于实际场景。首先，我们搜寻了具有实际价值的数据集，以确保实验结果的可靠性。随后，利用数据集，我们运用了MATLAB内置的kmeans函数和fcm函数，对数据进行分类和分析。此外，我们自主设计了一种名为myKmeans的算法，用于对数据集进行分类。具体而言，数据集1选取了威斯康星州乳腺癌数据集，其选择基于当前癌症初步检测主要依赖医生经验判断这一现状。为了提升医护人员的工作效率并减少判断失误的可能性，我们希望计算机能够辅助医生进行诊断。实验目标是根据已知的乳腺癌特征分类数据，从而判断患者的乳腺癌是良性还是恶性，最终为患者的治疗方案提供更有效的支持。数据集2则选择了胸外科数据集；其原因在于目前肺癌治疗中肺切除术虽然已经较为成熟，但患者是否应该接受手术仍需谨慎评估。实验目标是根据现有数据的特征进行分类，以确定患者是否适合接受手术治疗以及手术成功的可能性。