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搜索资源 - FuzzyClusteringToolbox
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多种聚类方法比较,非常全,包括kmeans等
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各种聚类方法的matlab源代码，非常全-A variety of clustering methods matlab source code, a very wide
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matlab常用的模糊聚类程序，并附有演示程序-matlab fuzzy clustering procedure used, together with demo program
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四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separatio
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程序包包含的验证方法，会根据以下的多个指数分配系数(Partition Coefficient)，分类熵Classification Entropy ，分区索引，分离指数（Separation Index），Xie and Beni s的索引，严重聚类的算法-Package contains the authentication method will be based on the following number of index coefficient (Partition Coeffic
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Fuzzy聚类工具箱，含4种评价方式，内有文档及注释-FuzzyClusteringToolbox
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使用matlab实现的各种聚类算法,其中包括具体例子进行详细说明。-The purpose of the development of this toolbox was to compile a continuously extensible, standard tool, which is useful for any MATLAB user for one s aim. In Chapter 1 of the downloadable related documentation on
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GK GG 聚类程序 包括PCA GG GK等经典的算法-GKand GG cluster including pca GG GK ect
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四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separatio
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这是一个关于FCM,GG,GK算法的源码，里面包含PC,PE,XB聚类有效性度量的matlab源码，并含有程序说明文档-This is the one on FCM, GG, GK algorithm source code, which contains PC, PE, XB cluster validity measure of the matlab source code, and contains procedures for documentation
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一个模糊聚类工具箱，里面有四种模糊聚类算法，带有演示-four fuzzy clustering algorithms with demo in it.
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有关聚类的所有方法的原理的讲解，重要的是有相应的程序，我运行过，都非常好用，而且用到的标准数据测试都有。-Clustering methods on the principle of all explanation, it is important there is a corresponding procedure, I ran, are very easy to use, and have used the standard data test.
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The Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox is a collection of Matlab
functions. Its propose is to divide a given data set into subsets (called
clusters), hard and fuzzy partitioning mean, that these transitions between
the subsets are crisp
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模糊C均值聚类是在HCM的基础上改进而来的，更能客观合理的对样本进行分类。-Fuzzy C-means clustering is improved on the basis of HCM, the more objective and reasonable to classify the samples.
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四种聚类算法源代码及示例代码,本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法：Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型：程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证：程序给每一个算法提供验证机制，每个聚类算法会统计-Partition Coefficient (PC), classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separati
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四种聚类算法源代码及示例代码+FuzzyClusteringToolbox-Four kinds of clustering algorithm source code and sample code+FuzzyClusteringToolbox
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模糊聚类分析一般是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个类或簇，使得各个类之间的数据差别应尽可能大，类内之间的数据差别应尽可能小，即为“最小化类间相似性，最大化类内相似性”原则。(Fuzzy clustering analysis generally refers to the construction of fuzzy matrix based on
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模糊聚类工具箱[1]，可安装于matlab中，用于相关的文件数据的处理(FuzzyClusteringToolbox[1].Can be installed in MATLAB for the processing of related file data)
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