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数据挖掘算法，fuzzy-K-means聚类算法源代码，用于模糊聚类分析-data mining algorithms, fuzzy-K-means clustering algorithm source code for Fuzzy Cluster Analysis
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模糊c-均值算法是模糊聚类中最常见、应用最广泛的分析方法之一．经典FCM算法理论和应用的研究已经相当成熟，Bezdek业已证明算法的收敛性［6］，许多软件提供了多种方便的FCM工具箱(如Matlab中FCM工具箱等)．但是传统FCM算法处理的是普通数据集，不能直接处理区间数，得到的聚类原型也不是区间数．针对区间数，一种直觉的方法是分别对左区间值和右区间值作FCM，并把得到的聚类原型分别作为区间型聚类原型的左右区间值，但这种方法已经被证明是行不通的［6］-fuzzy c-means cluster
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模糊聚类算法，实现对数据的聚类分析，供大家参考-Fuzzy clustering algorithm, the realization of the cluster analysis of data for the U.S. reference
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协同模糊聚类建模通过特征选择和协同模糊聚类的模糊建模方法构建T-S模型，并用此模型对数据进行测试。-Collaborative fuzzy clustering modeling and collaboration through the feature selection fuzzy clustering TS fuzzy modeling method to build models and use this model of data for testing.
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FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分-FCM algorithm is a clustering algorithm based on the division, which makes the idea is to be divided into clusters with the greatest simila
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Matlab模糊聚类工具箱，内含说明书。-Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox，For Use with Matlab
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kfcm，为模糊核聚类算法，用于将低维的数据映射到高维进行分类，是较先进的算法-kfcm, the fuzzy kernel clustering algorithm for low-dimensional data is mapped to high-dimensional classification, is a more advanced algorithms
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本程序是以北京西洋参路口数据为例，采集一天24H数据，并对异常交通数据做识别、修复处理，用结合减法聚类和模糊聚类算法对路口数据实现自动划分-This procedure is based on data of Beijing Ginseng junctions, 24H data collection day, and do identify abnormal traffic data, repair treatment, with a combination of subtractive cl
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可以进行数据归一化处理 已进行模糊聚类 打基础 很好的一个程序-Data can be normalized fuzzy clustering has been laying the foundation for a good program
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rough fuzzy c means algorithm for clustering of data set
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数据聚类算法的一种K-means算法，可以用于模糊推理系统输入空间及规则数的确定-A data clustering algorithm K-means algorithm for fuzzy inference system of the input space and the number of rules to determine
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2012年全国大学生数学建模竞赛题目--葡萄酒的评价。文件中包含葡萄酒成分数据（Excel文件）、各种数据统计处理的MATLAB函数（已封装好，直接调用），包括：数据预处理、灰色预测、灰色关联度、基于熵权法的模糊综合评价、主成分分析、系统聚类、多元线性回归等程序。-Wines Evaluation from the title of 2012 National Undergraduate Mathematical ModelingContest. The file includes many M
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Fuzzy c-means clustering (FCM) with spatial constraints (FCM_S) is an
effective algorithm suitable for image segmentation. Its effectiveness contributes not
only to introduction of fuzziness for belongingness of each pixel but also to
exploitat
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模糊聚类算法，用于对摩多从数据进行聚类，亲自测试还是有点用的(Fuzzy clustering algorithm for clustering data from the multi Yin, personally tested, or a little useful)
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This paper describes the application of an identification algorithm clustering type Gustafson-Kessel nonlinear
dynamical system. From input-output data the algorithm generates fuzzy models of Takagi-Sugeno. This type of modeling is applied
to a non
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模糊c-均值聚类算法通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的，一般用于故障识别与分类。(Fuzzy c- mean clustering algorithm obtains the membership degree of every sample point to all class centers by optimizing the objective function, and determines the classifi
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