说明：matlab实现的k均值聚类算法，可以实现对大量数据的有效分类

K. k均值分类 K_average K均值 聚类算法

说明：利用模糊c—均值聚类方法将data 数据向量；3表示分成三类；center表示分类中心

模糊C均值 模糊C均值聚类 fuzzy-classification 模糊C cjulei

说明：模式识别的聚类方法：C－均值算法，求得不同的分类

C均值 模式识别 聚类分类 识别 C-MEANS-CLUSTERING

说明：开关状态与位置确定后进行保存,然后对所确定的位置状态保存到表格中，通过聚类实现负荷的分类。

换相开关状态的位置确定 负荷聚类

说明：K-MEANS聚类算法,以及PSO和QPSO算法改进K-MEANS算法,breastcancer数据验证了该分类模型的有效。

K-MEANS聚类算法 PSO QPSO K-MEANS算法

说明：基于matlab的简明的基于聚类的RBF（径向基）神经网络设计算法。

聚类径向基 RBF 回归 分类 两个matlab的rbf教程例子

说明：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 模糊 核聚类

说明：基于K均值的PSO聚类算法,用于图像处理的独立分量分析，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。

K均值 PSO 聚类算法 图像处理 独立分量分析 MUSIC算法 ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法

说明：偏差校正模糊c-均值聚类（BCFCM）通过对噪声和偏差场的建模来补偿两个不确定性源

偏差 校正模糊 c 均值聚类 BCFCM 噪声 偏差场 补偿 不确定性源

说明：此程序用于求网络（交通网，电网，水网等）的聚类系数。

网络 交通网 电网 水网 聚类系数