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(模糊聚类和数据分析工具箱)

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    发表于 2014-10-10 09:30 |只看该作者 |倒序浏览
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    (模糊聚类和数据分析工具箱)  
    20081207_4e0e97de7f37e518fc5biTSrOjX2pwzo.jpg.thumb.jpg
    The Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox is a collection of MATLAB functions. The toolbox provides five categories of functions:  

    - Clustering algorithms. These functions group the given data set into clusters by different approaches: functions Kmeans and Kmedoid  
    are hard partitioning methods, FCMclust, GKclust, GGclust are fuzzy partitioning methods with different distance norms.  

    - Evaluation with cluster prototypes. On the score of the clustering results of a data set there is a possibility to calculate membership for "unseen" data sets with these set of functions. In 2-dimensional case the functions draw a contour-map in the data space to visualize  
    the results.  

    - Validation. The validity function provides cluster validity measures for each partition. It is useful when the number of cluster is unknown a priori. The optimal partition can be determined by the point of the extrema of the validation indexes in dependence of the number of clusters. The indexes calculated are: Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separation Index (S), Xie and Beni's Index (XB), Dunn's Index (DI) and Alternative Dunn Index (DII).  

    - Visualization. The Visualization part of this toolbox provides the modified Sammon mapping of the data. This mapping method is a  
    multidimensional scaling method described by Sammon.  

    - Examples. An example based on industrial data set to present the usefulness of these toolbox and algorithms.

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    gancm 发表于 2014-10-14 17:28
    不错的东西

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    gancm  哈哈哈哈,工具箱这些很棒的,管理员大哥的东西总是这么高大上!!  详情 回复 发表于 2014-10-14 17:33
    gancm  哈哈哈哈,工具箱这些很棒的,管理员大哥的东西总是这么高大上!!  详情 回复 发表于 2014-10-14 17:33
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    建不了的模。 发表于 2014-10-14 17:31
    那就搬走吧

    哈哈哈哈,工具箱这些很棒的,管理员大哥的东西总是这么高大上!!
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    建不了的模。 发表于 2014-10-14 17:31
    那就搬走吧

    哈哈哈哈,工具箱这些很棒的,管理员大哥的东西总是这么高大上!!
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