说明：模糊K-均值算法由K-均值算法派生而来。K-均值算法在聚类过程中，每次得到的结果虽然不一定是预期的结果，但类别之间的边界是明确的，聚类中心根据各类当前具有的样本进行修改。模糊K-均值算法在聚类过程中，每次得到的类别边界仍是模糊的，每类聚类中心的修改都需要用到所有样本，此外聚类准则也体现了模糊性。模糊...

matlab 算法 实现 模糊 及其 均值

说明：资源描述matlab实现k-means算法和k-medoids算法。%%%%%%函数说明%%%%%% %输入： %      sample--样本集； %        k--聚类数目； %输出： %       y--类标； %       cnew--聚类中心； %       n...

matlab 算法 程序 KMeans

说明：非常全面的灵敏度分析讲解以及灵敏度检验案例。

灵敏度分析 重要度 sobol灵敏度 sensitivity 灵敏度检验

说明：  KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”，也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类，思想很简单：如果一个样本的特征空间中最为临近（欧式距离进行判断）的K个点大都属于某一个类，那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

说明：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

matlab 神经网络 模糊 范例

说明：分割使用模糊的图像区域的c-means算法...的FCM算法通过分配像素每个类别利用模糊成员。让XZ（X1，X2，。，XN）表示具有N个像素的图像被划分成C簇，在那里习近平代表多光谱（功能）的数据。为每个聚类中心的初始猜测开始，FCM收敛为VI的解决方案代表着当地最小或成本函数的一个鞍点。收敛可以通...

matlab 分割 算法 图像 fcm 用于

说明：在许多现实世界的应用中，我们处理与多个相关的分类/回归/聚类任务。对于例如，治疗结果的预测（Bickel et al.，2008），预测效果的任务几种药物的组合是相关的。在疾病进展预测中，预测在每个时间点的结果可以被视为一个任务，这些任务是时间相关的（周等。，2011B）。一个简单的方法是独立解决这...

算法 学习 任务 应用程序 理论

说明：应用背景 虽然传统的基因选择方法已经能够取得很好的效果，选出的基因子集有利于后续样本分类，但是这些方法主要考虑数据方差和分布的相关性，从而选出的基因可解释性较差且冗余度较高。为了获得最小冗余可解释的基因子集，本文在充分考虑基因类别灵敏度 (Gene to class sensitivity,...

matlab

说明：流形学习算法LTSA的线性化方法，在基因分类聚类中得到了应用，可以将新样本线性地投射到低维空间。

matlab-LTSA 流形 gene-clustering 流形学习 基因

说明：包含优化类的几个简单示例程序，采用的是脉冲对消法，可实现对二维数据的聚类，可以动态调节运行环境的参数，一种噪声辅助数据分析方法,包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别。

神经网络 测试 识别 源程序 人脸 基于 一个