说明：聚类分析的目的是将一组给定的数据分成子集，这样这些子集代表数据本身的某些相似之处。人类的眼睛立刻认识到两个几何形状、 两个半-月亮，并能够将数据划分为两个群集，在那里在同一点群集属于同一半月形。然而，一般来说，和特别是来自现实世界的问题的数据，是不可能只是看看数据，所以我们需要依靠算法来做到这一点。
说明：光纤陀螺输出误差的allan方差分析，基于K均值的PSO聚类算法,使用matlab实现智能预测控制算法。
说明：可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，模式识别中的bayes判别分析算法，相关分析过程的matlab方法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，实现了对10个数字音的识别程序包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。
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） ...