基于Matlab的多层模糊聚类分析在学评教系统中的应用.pdf

模糊聚类的matlab实现，里面有10多个小程序，总有一个适合你。

模糊聚类分析在客户分类中的应用，赵静，，文章利用模糊聚类分析方法，解决客户关系管理中的客户分类问题，按照客户消费属性确定聚类指标，对指标进行聚类分析，求得客户的

经典的模糊分类器由规则组成，每个规则描述一个类。 在本文中，提出了一种新的模糊模型结构，其中每个规则可以表示具有不同概率的多个类。 获得的分类器可以被认为是二次贝叶斯分类器的扩展，它利用模型的混合来估计类条件密度。 有人提出了一种监督聚类算法来识别这种模糊模型。 模糊分类器的相关输入变量是基于通过 Fisher 的类间可分离性标准对聚类进行的分析来选择的。 这种新方法应用于著名的葡萄酒和威斯康星乳腺癌分类问题。 它也被描述在： J. Abonyi, F. Szeifert，用于识别模糊分类器的监督模糊聚类，模式识别快报，24(14) 2195-2207，2003 年 10 月 如需更多 MATLAB 工具，请访问： http://www.abonyilab.com/software-and-data

电子书 作者:李相镐 李洪兴等编著 模糊集理论

人工智能-机器学习-改进的模糊聚类算法在预测移动客户流失中的应用研究.pdf

一种基于模糊聚类的网格DAG 任务图调度算法

一种改进的基于模糊聚类的图像分割方法

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首先详细地介绍了基于标准模型和基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的系统结构和学习算法及其MATLAB实现；然后重点介绍了自适应神经模糊系统及其MATLAB实现和自适应神经模糊推理系统在建模中的应用；最后介绍了模糊聚类及其MATLAB实现。模糊聚类自身是一种特殊的模糊逻辑，既可以单独使用模糊聚类来解决一些问题，也可以把模糊聚类与自适应神经模糊推理系统结合起来。 重点在于介绍这些系统和方法的基本概念以及应用，简化复杂的数学理论，指导读者借助MATLAB工具来辅助完成系统的设计以及计算的问题。