说明：基于核函数的模糊C聚类均值（fcm）算法
核模糊C 聚类 基于核的 模糊C均值聚类 C均值算法
说明：使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。
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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：模糊C均值算法，由硬C均值算法演化而来 是一种聚类算法，算法简单，速度快，但是受初始聚类中心点影响大，且要预先设定K值，即需生成的簇的数目。
说明：应用背景isodata聚类算法可以通过类的自动合并与分裂，得到较为合理的类型数目c。它的聚类效果相比于c-均值算法而言具有更好的聚类效果，实现过程更为复杂。适用于聚类各种场合。关键技术 isodata聚类算法中，起始聚合中心的选取对聚类过程和结果都有较大的影响，如果选择的好，则算法的收敛速度快，聚类...
matlab 算法 实现 isodata
说明：应用背景本代码提出了一种混合聚类算法，通过应用K-均值和遗传算法（遗传算法）。关键技术在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式（有时也称为一个元启发式）是经常用来产生有用的解决方案，优化和搜索问题。
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说明：FLICM一种基于模糊局部信息C均值聚类方法，是对传统FCM聚类方法的最近改进方法，具有更强的鲁棒性，效果明显优于传统算法。
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说明：fcm是模糊c均值聚类算法，确定聚类中心以后，通过循环迭代，确定最佳聚类中心
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说明：K-均值聚类算法。该文件包含 matlab 程序代码和其数据集
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说明：均值聚类算法可以做聚类分析、以及基于成像的波形提取。
k_means-算法 均值聚类 K. MATLAB-聚类 波形提取
