Кластеризация данных
Цель кластеризироваться состоит в том, чтобы идентифицировать естественные группировки от большого набора данных, чтобы произвести краткое представление данных. Можно использовать программное обеспечение Fuzzy Logic Toolbox™, чтобы идентифицировать кластеры в данных тренировки ввода/вывода с помощью или нечетких c-средних-значений или отнимающей кластеризации. Кроме того, можно использовать получившуюся кластерную информацию, чтобы сгенерировать Sugeno-тип нечеткая система вывода, чтобы смоделировать поведение данных. Для получения дополнительной информации смотрите Нечеткую Кластеризацию.
Функции
fcm | Нечеткая c-средняя кластеризация |
subclust | Найдите кластерные центры с помощью отнимающей кластеризации |
findcluster | Открытый инструмент Clustering |
Темы
Идентифицируйте естественные группировки данных с помощью нечетких c-средних-значений или отнимающей кластеризации.
Кластерные квазислучайные данные Используя нечеткую кластеризацию C-средств
Кластерные данные и определяют кластерные центры с помощью FCM.
Настройте нечеткое перекрытие в нечеткой кластеризации C-средств
Задайте четкость контура между нечеткими кластерами.
Нечеткая кластеризация C-средств
Кластерный пример числовые данные с помощью демонстрационного пользовательского интерфейса.
Кластеризация данных Используя кластеризирующийся инструмент
В интерактивном режиме кластерные данные с помощью нечетких c-средних-значений или отнимающей кластеризации.
