PPT较详细的讲述了k-means、em聚类、模糊聚类等不同聚类的算法原理和过程

基于马氏距离的模糊c均值聚类算法（c++）

针对同构多传感器系统在无先验知识、无系统模型条件下对同一未知目标进行在线测量过程中的数据融合问题,提出一种基于改进模糊聚类的同构多传感器在线融合方法.该方法采用引入噪声类的鲁棒模糊聚类方法分析同时刻多源数据,避免了传统模糊聚类融合方法中对聚类数设定的依赖,同时有效去除系统偏移较大的数据源和异常信号对融合结果的不良影响;通过引入隶属度函数影响因子,增加历史融合结果对当前融合的指导.仿真实验进一步验证所提方法在融合精度和计算实时性方面的优势.

seed数据集，可用于数据聚类，验证聚类算法的有效性。

模糊聚类分析及其应用（李相镐 1994）.pdf 聚类分析（方开泰 1982）.pdf