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模糊聚类方法及其实用案例(高新波)

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简介：
《模糊聚类方法及其实用案例》由高新波教授撰写，本书深入浅出地介绍了模糊聚类的基本理论和算法，并结合实际应用提供了丰富的案例分析。 高新波的《模糊聚类分析及其应用》PDF版较李相镐的相关内容更为新颖。

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  • 模糊聚类方法及其实用案例(高新波)
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    《模糊聚类方法及其实用案例》由高新波教授撰写，本书深入浅出地介绍了模糊聚类的基本理论和算法，并结合实际应用提供了丰富的案例分析。 高新波的《模糊聚类分析及其应用》PDF版较李相镐的相关内容更为新颖。
     
  • 模糊聚类实例解析及MATLAB应用
    优质
    本书《模糊聚类实例解析及MATLAB应用》详细介绍了基于MATLAB的模糊聚类算法理论及其在实践中的具体应用案例，旨在帮助读者深入理解并掌握模糊聚类技术。 模糊聚类的一个小例子以及自编的模糊聚类代码供参考使用。
     
  • 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。
     
  • 聚类方法概览（包括系统聚类、动态聚类及模糊聚类）
    优质
    本篇内容全面介绍多种聚类分析技术，涵盖系统聚类法构建类别树状图，利用动态聚类优化群体划分以及应用模糊集合理论实现成员多重归属的模糊聚类方法。 聚类分析是一种用于解决多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是根据样本自身的属性，利用数学方法依据某种相似性或差异性的指标来定量地确定样本之间的亲疏关系，并按照这种亲疏程度对样本进行分组。常见的聚类分析方法包括系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。
     
  • 模糊聚类算法概述及其思想与分类
    优质
    简介：本文旨在探讨模糊聚类算法的基本概念、核心原理及各类别形式。通过分析不同类型的模糊聚类方法，总结其在模式识别和数据分析中的应用价值。 模糊聚类算法是一种在数据分析领域广泛应用的技术。它的主要思想是允许数据点部分属于多个类别或群体，而非传统的非此即彼的分类方式。这种方法能够更好地反映现实世界中的不确定性与复杂性。 根据不同的应用场景和需求，模糊聚类可以分为多种类型，包括但不限于基于隶属度矩阵的方法、迭代优化算法等。每种方法都有其特点及适用范围，在解决具体问题时需结合实际情况进行选择或设计。
     
  • 基于模糊多准则的VIKOR方法及其实用案例分析
    优质
    本研究提出了一种基于模糊多准则决策理论的改进VIKOR算法，并通过实用案例展示了其在复杂决策问题中的应用效果。 模糊多准则VIKOR方法及其应用由王坚强提出。该方法是一种用于选取折衷方案的多准则决策工具，在实际操作过程中要求权系数与准则值必须是确定数值，然而在现实中的决策情境中往往难以满足这一条件。
     
  • FuzzyClustering.zip_故障诊断与分类_模糊及聚类方法应用
    优质
    该资源包提供了一套基于模糊理论和聚类算法的故障诊断工具，适用于复杂系统中的模式识别和分类问题。通过运用模糊逻辑增强数据处理能力，有效提升分类准确性与鲁棒性。 模糊聚类识别算法可用于机械故障诊断中的故障分类。
     
  • AP聚类算法及应用案例.rar_AP聚类_AP聚类数据分析_三维分类实例
    优质
    本资料探讨了AP（Affinity Propagation）聚类算法及其在数据分析中的应用，特别聚焦于三维数据分类的实际案例研究。 AP聚类算法可以用于对三维数据点进行分类。以一个示例程序为例来展示其应用。
     
  • FCM模糊聚类算法
    优质
    FCM模糊聚类算法是一种基于模糊集合理论的数据聚类方法，允许数据点部分属于多个类别，广泛应用于模式识别、图像处理等领域。 模糊聚类算法FCM能够处理大量数据，在MATLAB中有相应的代码实现，有兴趣的人可以参考一下。
     
  • FCM模糊聚类算法的实现
    优质
    本文章介绍了如何基于FCM（Fuzzy C-means）模糊聚类算法进行数据分组与模式识别的方法，并提供了该算法的具体实现步骤。 模糊C均值聚类（FCM），又称作模糊ISODATA，是一种通过隶属度来确定每个数据点属于某个聚类程度的算法。1973年，Bezdek提出了这一算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。这里提供的是基于Matlab语言的一个示例代码。