说明:模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
说明:是学习PCA特征提取的很好的学习资料,利用最小二乘算法实现对三维平面的拟合,遗传算法无功优化,基于欧几里得距离的聚类分析,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,cordic算法的matlab仿真。
说明:目前最先进的标准粒子群算法,是美国人写的,不管是迭代速度还是迭代精度都达到了先进水平,目前正在研究粒子群算法的同学可以看一看,亲测效果不错。本人在原来的基础上进行了代码的优化和改进,加入了适应度函数的变化曲线,并提供了多种测试函数,直接用matlab打开就可以运行。
说明:包括数据分析、绘图等等,预报误差法参数辨识-松弛的思想,对于初学者具有参考意义,算法优化非常好,几乎没有循环,最小二乘回归分析算法,主要是基于mtlab的程序。