浮游植物吸收系数是海洋光学研究中重要的参数。该参数随着海区以及时间不同呈现较大的差异。为了更好地表征该参数，探讨了聚类法在浮游植物吸收系数非线性模型中的应用, 修正了非线性模型中浮游植物吸收特性随区域性变化带来的误差。通过计算不同波段的反射率二阶导光谱和吸收系数光谱的自适应指数（ARI）发现555~681 nm波段的反射率二阶导光谱可以较好地表征吸收系数光谱的光谱特征。因此，以555~681 nm的反射率二阶导光谱为聚类分析样本对数组进行聚类分析。通过实测数据对聚类法进行了验证，结果证明该方法可以较好地表征浮游植物吸收系数（均方根误差大于0.79）。该研究是应用光学遥感方法提取浮游植物信息及海水光学特征必不可少的基础研究。

FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法，matlab代码，有界面，有图片，运行正常，附pdf说明文档

模式识别课程中，动态聚类算法中比较容易的K-Means聚类分析的C语言实现。

从用户的实际需求出发，分析了聚类系统的使用者可能对系统提出的功能要求，提出了一种基于加权Eucfid距离的模糊C聚类分析算法。在该算法中，权值是由用户或领域的专家直接指定的，加在不同特征指标上的权值体现了用户对各个特征指标重视程度的差别。与传统的模糊C聚类分析相比，该算法增加了聚类的灵活性，能够产生令用户更加满意的聚类结果