说明:matlab实现的k均值聚类算法,可以实现对大量数据的有效分类
K. k均值分类 K_average K均值 聚类算法
说明:利用模糊c—均值聚类方法将data 数据向量;3表示分成三类;center表示分类中心
模糊C均值 模糊C均值聚类 fuzzy-classification 模糊C cjulei
说明:模式识别的聚类方法:C-均值算法,求得不同的分类
C均值 模式识别 聚类分类 识别 C-MEANS-CLUSTERING
说明:开关状态与位置确定后进行保存,然后对所确定的位置状态保存到表格中,通过聚类实现负荷的分类。
换相开关状态的位置确定 负荷聚类
说明:K-MEANS聚类算法,以及PSO和QPSO算法改进K-MEANS算法,breastcancer数据验证了该分类模型的有效。
K-MEANS聚类算法 PSO QPSO K-MEANS算法
说明:基于matlab的简明的基于聚类的RBF(径向基)神经网络设计算法。
聚类径向基 RBF 回归 分类 两个matlab的rbf教程例子
说明:kfcm,为模糊核聚类算法,用于将低维的数据映射到高维进行分类,是较先进的算法。
KFCM 模糊 核聚类
说明:基于K均值的PSO聚类算法,用于图像处理的独立分量分析,包括 MUSIC算法,ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法。
K均值 PSO 聚类算法 图像处理 独立分量分析 MUSIC算法 ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法
说明:偏差校正模糊c-均值聚类(BCFCM)通过对噪声和偏差场的建模来补偿两个不确定性源
偏差 校正模糊 c 均值聚类 BCFCM 噪声 偏差场 补偿 不确定性源
说明:此程序用于求网络(交通网,电网,水网等)的聚类系数。
网络 交通网 电网 水网 聚类系数