说明：    模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最终的分类结果。

matlab 算法 源代码 遗传 改进 模糊 均值

说明：资源描述采用matlab语言编写，案例中K=4，对二维数据分成4个类，聚类效果很好。k-means在输入样本数据不大的时候聚类速度和聚类效果都很好

matlab 算法 KMeans

说明：ICA（主分量分析）算法和程序，使用混沌与分形分析的例程，可实现对二维数据的聚类，脉冲响应的相关分析算法并检验，信号维数的估计，利用matlab GUI实现的串口编程例子。

算法 串口 程序 脉冲 编程 分析 例子 实现 使用 利用 数据 估计 信号 响应 相关 分量 二维 混沌 检验 matlabGUI ICA

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：基于密度的聚类算法它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类

DBSCAN 聚类算法 dbscan-matlab

说明：DBSCAN算法，利用数据集中密度差异来区分不同聚类。

密度聚类 matlab-密度聚类 DBSCAN算法 DBSCAN聚类算法 dbscan密度

说明：改进的fcm聚类算法，通过网格划分初始聚类区间。

改进的FCM算法 FCM聚类 fcm改进 AJ45

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：模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果

matlab 算法 源码 遗传 改进 模糊 均值

说明：使用matlab对风电场进行分群的聚类方法，输入一定的分群指标，可以根据分群指标进行群，获得每群的代表风机号以及此群所包含的的风机数量。开发的目的是用于风电场的分群，但是对去其他需要使用聚类方法进行分群的情况也适用。文件中提供了一个算例，使用excel作为风速的输入

matlab