用于识别模糊分类器的监督模糊聚类：每个规则可以表示多个不同概率的类-matlab开发
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
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