说明：RBF（径向基神经网络）网络是一种重要的神经网络，RBF网络的训练分为两步，第一步是通过聚类算法得到初始的权值，第二步是根据训练数据训练网络的权值

RBF 径向基神经网络

说明：Kmeans聚类算法，完整版，用matlab实现，可套用

说明：k-means 算法接受参数 k ；然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代...

matlab KMeans 函数

说明：非负矩阵分解 （NMF） 已成为最广泛使用的聚类技术的探索性数据之一分析。但是，由于每个数据点进入平方的残留错误的目标函数与大了一些局外人错误很容易地主宰的目标函数。在本文中，我们提出了鲁棒流形的非负矩阵分解使用 ℓ2、 1-范数和整合 NMF 和相同的聚类框架下的谱聚类 （RMNMF） 方法。我们...

matlab 矩阵 分解

说明：K-menas聚类空间处理过程，K-menas聚类空间处理过程-K-menas clustering process space, K-menas clustering process space

说明：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

matlab

说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

matlab 分割 图像 基于 方法 变换

说明：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

matlab 神经网络 模糊 范例

说明：RBF各种算法的MATLAB程序，有助于对神经网络的学习，包括：1.基于聚类的RBF 网设计算法 2.基于k均值聚类的RBF 网设计算法3.基于OLS 的RBF 网设计算法 (OLS正交最小二乘法）

c 算法 程序 RBF

说明：是机器学习的例程，可实现对二维数据的聚类，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，构成不同频率的调制信号，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,基于K均值的PSO聚类算法。

matlab 基础 例子 矩阵 完整 求解