说明：模糊综合评价+层次分析法+聚类 结合层次分析法特点，能够自主计算出综合评价中各指标的权重，避免自主赋权的主观性，同时附带有聚类指标，将所得结果分类。

聚类评价 层次聚类-权重 综合权重 指标权重-matlab 模糊层次分析

说明：聚类有效性指标，比较全，功能比较强大，是学习聚类的好工具

聚类比较 聚类指标-matlab leuk72_3k clustering-indices validity

说明：基于MATLAB编写的集对分析与K均值聚类相结合的环境风险评价方法，熵权法作为指标权重确定方法。

集对 K均值 聚类 环境风险 熵权法

说明：模糊数学实验指导书，书中讲述了matlab编程实现了聚类分析以及多目标规划等问题，具有很好的指导意义

多目标-聚类 模糊规划-matlab 多目标--内点法 模糊-聚类分析 多目标-模糊-规划

说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

matlab 均值 快速

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

说明：pectralClustering实现了三个谱聚类算法（Unnormalized, Shi & Malik, Jordan & Weiss）. Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据...

说明：模糊C 均值聚类算法是一种逐步迭代的算法，每步迭代都沿着目标函数减小的方向进行。首先，需要对一些数据进行初始化：1.待聚类数据总个数澡好2.聚类类别数C ；3。迭代停止阈值；4.聚类原型模式；5。迭代计数器b；6.加权指数m，m一般情况取m = 2。

matlab 算法 fcm 模糊

说明：K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大，算法过程如下： 输入：k, data[n]; （1） 选择k个初始中心点，例如c[0]=data[0],…c[k-1]=data[k-1]； （2） ...

说明：k-modes聚类算法，其中包含F1-measure、聚类纯度和 ebPQds聚类准确率等评价指标,还有一个测试数据集，同时允许 HCWArgB 参数冗余出现，MATLAB调试允许通过。

算法