模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富-Unsupervised fuzzy clustering analysis as the main machine learning techniques is the use of fuzzy t

这是在机器学习、人工智能、数据挖掘中经常用到的数据集，聚类分析也经常用，包括：UCI的数据集wine,yeast,iris等，还有USPS数据集，4k2_far,leuk72_3k数据集等。-This is in machine learning, artificial intelligence, data mining frequently used data sets, cluster analysis are often used, including: UCI datasets wine

是机器学习的例程，应用小区域方差对比，程序简单，模拟数据分析处理的过程。- Machine learning routines, Application of small area variance comparison, simple procedures, Analog data analysis processing.

AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,插值与拟合，解方程，数据分析，是机器学习的例程。- Calculate the maximum eigenvalue judgment matrix of AHP, Interpolation and fitting, solution of equations, data analysis, Machine learning routines.

是机器学习的例程，利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，独立成分分析算法降低原始数据噪声。( Machine learning routines, Multivariate least squares fitting method of nonlinear equations, Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise.)