K-means实际应用

本实验为了解和测试模糊算法并在实际背景下进行应用。 1、 寻找合适的具有实际意义的数据集。 2、 根据数据集进行matlab自带的kmeans函数和fcm函数进行分类与分析。 3、 自己设计算法myKmeans函数对数据集进行分类。 数据集1：威斯康星州乳腺癌数据集 原因：目前癌症的初步检测还是主要依靠医生的经验判断，为了提高医生的工作效率，以及减少医生的经验判断失误，所有希望计算机协助医生进行判断。 目标:根据已有的对乳腺癌的特征的分类，判断患者的乳腺癌是属于良性还是恶性，进一步帮助患者的治疗。 数据集2：胸外科数据集 原因：目前肺癌治疗主要肺切除术虽然已经成熟，但是患者是否该接受手术还是应该慎重的评定。 目标:根据已有的数据的特征的分类，判断患者是否应该接受手术治疗，有无成功率。 --------------------- 作者：zxm_ 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/87938542 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！