模糊集matlab代码Fuzzy_Clustering_Algorithms 几种最先进的模糊聚类算法，包括模糊 c 均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类算法。 MATLAB 代码。 虹膜数据集中的三个例子。 FCM 演示 FCM算法： 运行 demo_fuzzy.m，选择超参数“choose_algorithm=1”。 聚类结果： 迭代1，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代2，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代3，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代4，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代5，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代6，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代7，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代8次，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代9，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代10，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 算法平均迭代次数为：12.00 平均运行

模糊聚类算法介绍，介绍模糊聚类的主要思想及分类

从数据挖掘的概念入手, 以数据结构的角度看待数据挖掘的研究对象, 对数据挖掘的重要工具——聚类做了深入的论述, 把聚类分为基于数据元素的Q 型聚类和基于属性的R 型聚类, 着重讨论了R 型聚类, 论述了相关的概念、技术和算法。最后介绍了一个实际应用系统———医生医疗质量评价系统, 提出了一些新的观点及算法设计思路。

该资源利用matlab实现了FCM聚类算法，利用美国轴承数据库提供的的轴承数据，完成了对算法的验证，可以方便应用于科研对照试验中

本资源对模糊聚类算法做了详细的讲解，并用c++编程实现了模糊聚类算法（FCM）

matlab模糊聚类算法进行图像分割的源程序

基于特征加权的模糊聚类算法，对特征如何进行加权，并对这些特征进行聚类。

matlab模糊聚类算法进行图像分割的源程序，适合进行图像分割的学者

模糊聚类算法matlab，模糊模型程序，只要输入数据就能输出聚类结果

本资源通过matlab编写的动态模糊聚类算法，并且包含形成模糊矩阵的不同方法，最后形成直观的动态聚类图，结果十分直观，对理解模糊算法及动态聚类有相当大的帮助。