数据聚类
使用模糊c均值或减法聚类在输入/输出数据中找到聚类
聚类的目的是从一个大的数据集中识别自然的分组，以产生一个简洁的数据表示。您可以使用Fuzzy Logic Toolbox™软件使用模糊c均值或减法聚类来识别输入/输出训练数据中的聚类。此外，您还可以使用生成的聚类信息来生成sugeno类型的模糊推理系统，以对数据行为建模。有关更多信息，请参见模糊聚类．
功能
fcm |
模糊c均值聚类 |
subclust |
使用减法聚类找到聚类中心 |
findcluster |
开放集群工具 |
主题
使用模糊c均值或减法聚类识别数据的自然分组。
利用FCM对数据进行聚类并确定聚类中心。
指定模糊聚类之间边界的清晰度。
使用演示用户界面群集示例数值数据。
交互式聚类数据使用模糊c均值或减法聚类。
特色的例子
你也可以从以下列表中选择一个网站:
