模糊聚类算法_Fuzzy Clustering_ Python实现
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简介：
本篇文章介绍如何使用Python语言实现模糊聚类算法(Fuzzy Clustering)，详细讲解了该算法的应用场景、原理及代码示例。
本开源项目提供了模糊聚类算法的Python代码实现，主要包含以下几种算法：
- FCM（模糊C均值算法）
- MEC（极大熵模糊聚类算法）
- 核模糊聚类算法SFCM（半监督模糊聚类算法）
- eSFCM（基于信息熵的半监督模糊聚类算法）
- SMUC（结合预测学习与信息熵的半监督模糊聚类方法）
相关论文可以在我的谷歌学术主页上找到。项目结构如下：
数据集：包含用于测试和训练的数据文件。
ClusterAidedComputing.py：提供了一些常用的辅助函数，以支持聚类操作。
ClusteringIteration.py：包含了各种迭代式算法的具体实现细节。
FuzzyClustering.py：实现了上述模糊聚类算法的核心代码，并调用了其他模块中的功能；
demo.py：演示脚本（运行此程序）。
所有相关算法都封装在了`FuzzyClustering.py`文件中，同时该文件还依赖于ClusterAidedComputing.py和ClusteringIteration实现具体的功能。
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