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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。

模糊C均值聚类，包含200名用户RFM真实行为数据表格，本案例通过模糊C均值聚类，将200名用户聚类成所设定类别数目，通过指定迭代次数，查找cluster_table变量查看用户所属类别

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模式识别课程学习，自己编写的matlab的K均值聚类算法，简答易懂。

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matlab聚类kmeans代码 区域形态分析 area-shape-analysis 这是中科大研一课程数字图像分析的课程大作业。以下为题目要求。实现语言为matlab，具体内容见代码和report_dia.pdf。 题目 说明： 图像中含有大小不同的两类目标，请将各个目标分割出来，然后对分割的目标，利用合适的特征，将其进行分类。 segment the stones out and classify them with proper feature. 提示方法： 1、基于marker-controlled watershed进行分割,然后对分割的目标，选取特征进行Kmean聚类。 segment by marker-controlled watershed and clauster them by k-means 关于Marker-controlled watershed(基于标记的分水岭算法)可以参考：《数字图像处理（第二版）》(冈萨雷斯著) 见10.5.4节。 Gonzalez's book of chapter 10.5.4