1.数据清洗 2.聚类 3.逻辑回归 4.PCA降维 5.SVM支持向量机 这份压缩包涵盖了多个数据科学和机器学习领域的关键工具和技术，为数据分析和建模提供了强大的支持。在这个信息的宇宙中，我们可以发现一系列的宝藏，包括数据清洗的魔法、聚类的智慧、逻辑回归的推理、PCA降维的神秘和SVM支持向量机的力量。 首先，数据清洗是这份宝藏中的第一个星辰。它是数据科学的入口，通过神奇的数据处理手段，可以发掘、纠正和去除数据中的不准确、不完整或无效的信息。在这个压缩包中，数据清洗的魔法涵盖了各种情况，如处理缺失值、消除重复记录、格式规范化等。这个工具让数据焕发新生，为后续的分析和建模创造了纯净的舞台。 其次，聚类是这份宝藏的璀璨明珠。在这个信息宇宙中，聚类技术能够将数据分组，找到其中的潜在模式和相似性。它是数据中的探险者，帮助我们在海量信息中发现隐藏的结构和规律。在压缩包中，聚类技术为我们提供了一把探索数据空间的钥匙，使我们能够更好地理解数据的本质。 第三颗星星是逻辑回归的推理之星。在这个宇宙中，逻辑回归是一种强大的预测工具，通过对已知数据进行分析，预测未知数据的可能性。这个工具为我们揭示了

模糊 C 均值聚类（FCM），即众所周知的模糊 ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。 1973 年， Bezdek 提出了该算法，作为早期硬 C 均值聚类（HCM）方法的一种改进。本代码是基于matlab语言做的一个示范

主要介绍了详解Java实现的k-means聚类算法，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

matlab 佛度的代码完整 (FP) 和紧凑 (CP) 极化 SAR 数据的散射型参数提取和新型聚类方案 一般信息 此代码使用参数 ，对于 FP 和 ，对于 CP 数据执行无监督聚类。 和 是 FP 和 CP 数据的目标特征参数，给出为， 这里， 和 是T3矩阵的对角元素。 SC 和 OC 定义为， 和， ; 和 是 CP SAR 数据的斯托克斯元素。 和 是 3D 和 2D Barakat 偏振度。 聚类图 阴影区域是不可行的区域。 请关注这篇文章了解更多详情：。 启动并运行 这是一个基于MATLAB的代码。 要运行代码，需要FP的相干矩阵元素 ( T3 ) 和CP协方差矩阵元素 ( C2 )。 如果 和 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_FP.py”来计算聚类图像。 如果 , , 已经在父文件夹中，那么您可以使用“unsupervised_clustering_CP.py”来计算聚类图像。 NB T3 和 C2 矩阵元素应以 PolSARpro 格式导出，T3 或 C2 目录应包含由 PolSARpro 生成的“config.txt

对文本进行聚类，文本预处理-->构造特征向量-->聚类，压缩包内含有实验用语料

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

K均值聚类即K-Means算法详解PPT

课件包括模式判别，数据聚类，贝叶斯分类器，参数估计， 结构模式识别，神经网络

基于K-means算法的光伏曲线聚类研究 关键词：k-means 光伏聚类 聚类 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》仅部分参考 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是一个光伏曲线聚类的模型，采用的是较为基础的K-means算法，经过matlab求解后，代码可以直接输出光伏原始数据集、聚类后的数据集，各类曲线的数量以及各类曲线的概率，数据显示结果非常清晰，而且求解的效果更好，店主已经对代码进行了深入的加工和处理，出图效果非常好 标题：改进 K-means 算法在光伏曲线聚类研究中的应用 关键词：K-means 算法、光伏聚类、数据分析、MATLAB平台 参考文档：《基于改进 K-means 聚类的风光发电场景划分》（部分参考） 简介： 本研究聚焦于光伏曲线聚类的模型，采用了改进后的 K-means 算法，以提高聚类的准确性。我们选择了MATLAB平台作为仿真平台，并基于该平台进行实验和数据处理。通过运用改进后的算法，我们的代码能直接输出光伏原始数据集和聚类后的数据集，同时提供各类曲线的数量和概率。结果显示数据清晰可见，求解效果更佳

主要用脑部图像进行分割测试，也可以自己读取图片进行测试，测试指标为JS