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[matlab例程] 4842264ga_improve_fcm
说明:遗传算法主要是三个算子的作用,而聚类对初始中心和分的类数确定很差,本思想吧两者的优点联系到了一起(The genetic algorithm is mainly the function of three operators, and the clustering is very bad to the initial center and the class number of the Division)<ggsdduman > 在 2025-06-21 上传 | 大小:4kb | 下载:0
[matlab例程] 99768411ChooseInitialCentres
说明:模糊C均值初始聚类中心的选择,供初学者参考(Fuzzy C mean initial clustering center selection, for beginners reference)<ggsdduman > 在 2025-06-21 上传 | 大小:54kb | 下载:0
[matlab例程] 691698626subclustinializingfcm
说明:subclutering initializing fcm: 开发语言:matlab 功能:使用减法聚类初始化fcm算法的聚类中心,可以快速找到合适的初始聚类中心(subclutering initializing fcm:)<ggsdduman > 在 2025-06-21 上传 | 大小:2kb | 下载:0
[matlab例程] 45880713Exterme_k_means
说明:Extreme k-means,被yuboYuan提出,给定初始聚类中心,聚类快。(Extreme K-means is put forward by yuboYuan, given the initial clustering center, and the clustering is fast.)<ggsdduman > 在 2025-06-21 上传 | 大小:1kb | 下载:0
[matlab例程] 99273863K-means-clustering-algorithm
说明:K-均值聚类算法。可自由输入初始聚类中心的个数和其坐标。(K- means clustering algorithm. The number of initial cluster centers and its coordinates can be freely entered.)<ggsdduman > 在 2025-06-21 上传 | 大小:1kb | 下载:0
[matlab例程] BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
说明:BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural networks nonlinear function fitting)<青鱼 > 在 2025-06-21 上传 | 大小:47kb | 下载:0
[matlab例程] 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合
说明:遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合(Genetic algorithm optimization BP neural network nonlinear function fitting)<青鱼 > 在 2025-06-21 上传 | 大小:51kb | 下载:0
[matlab例程] SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断
说明:SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断(Data classification of SOM neural network -- Diesel Engine Fault Diagnosis)<青鱼 > 在 2025-06-21 上传 | 大小:3kb | 下载:0
[matlab例程] 101259363Desktop
说明:传统的K-medoids聚类算法的聚类结果随初始中心点的 不同而波动,且计算复杂度较高不适宜处理大规模数据集; 快速K-medoids聚类算法通过选择合适的初始聚类中心改进 了传统K-medoids聚类算法,但是快速K-medoids聚类算法 的初始聚类中心有可能位于同一类簇。为了克服传统的K- medoids聚类算法和快速K-medoids聚类算法的缺陷,提出 一种基于粒计算的K-medoids聚类算法。(The traditional K-medoids clustering algorit<playboyplay2 > 在 2025-06-21 上传 | 大小:2kb | 下载:0
[matlab例程] 85375535Kmeans
说明:K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心(K means clustering algorithm is first randomly selected K objects as the initial clustering center. Then calculate the distance between each object and each seed cluster center and<playboyplay2 > 在 2025-06-21 上传 | 大小:1kb | 下载:0
[matlab例程] 1138508kMedoids
说明:聚类,设定初始聚类中心以及迭代步长,按距离最小聚类,中心位置重新计算,以及显示(The initial cluster centers and the iteration steps are set by clustering, the minimum clustering, the central location re calculation, and the display)<playboyplay2 > 在 2025-06-21 上传 | 大小:3kb | 下载:0