本资源提供了一种结合模糊C均值（FCM）与广义回归神经网络（GRNN）的创新性聚类算法Matlab实现代码，适用于复杂数据集的高效分类。
【FCM聚类】与【GRNN聚类】是数据挖掘和模式识别领域中的两种重要算法，在处理多维数据集方面具有广泛应用价值。资料包中提供了一种结合了FCM（Fuzzy C-Means）聚类与GRNN（Generalized Regression Neural Network）的实现方法，并附带Matlab源码，便于用户理解和应用。
**FCM聚类** 是一种基于模糊数学原理开发的聚类技术，由J.C. Bezdek在1973年提出。相比传统的K-means算法，FCM允许样本同时归属多个类别，并用介于0和1之间的实数表示每个样例对各个分类的隶属度。其目标是最小化以下模糊聚类准则函数：
\[ J = \sum_{i=1}^{c}\sum_{j=1}^{n} u_{ij}^m | x_j - c_i|^2 \]
其中，\( c \)代表预定类别数量，\( n \)为样本总数，\( u_{ij} \)表示样例 \( x_j \) 对第 \( i \) 类别的隶属度值，而 \( c_i \) 是该类的质心。参数 \( m > 1\) 表示模糊因子，在增加聚类结果不确定性方面起着关键作用。
**GRNN（广义回归神经网络）** 则是一种快速学习型的人工智能模型，由Stephen P. Smith在1994年提出。它通过非线性回归实现预测功能，并具备利用最近邻规则进行数据建模的特点。其结构包括输入层、模式层、平方层和输出层等部分，在GRNN中，新样本的输出值是基于与之距离最接近的一些样例加权平均计算出来的结果。
在本资料包内，FCM聚类方法被用来对原始数据进行分割处理后，再通过使用GRNN模型来分析每个子集中的具体信息。这种组合方式旨在提高算法适应性和准确性，在面对复杂分布或模糊边界的数据时尤其有效。
**Matlab源码** 的提供使得学习和实践上述结合的FCM-GRNN聚类方法变得更为容易。用户可以通过研究代码了解整个过程，包括数据预处理、参数设定及结果评估等环节，进而加深对这一技术的理解，并为开发自己的应用打下坚实的基础。
这份资料包对于从事相关领域工作的学生、研究人员或工程师来说是一份非常有价值的资源。通过学习和使用提供的源码，不仅可以掌握FCM与GRNN的基本原理，还可以探索如何优化这两种方法的结合以达到更好的聚类效果。
5星
