Целью кластеризации является идентификация естественных группировок из большого набора данных для получения краткого представления данных. Можно использовать программное обеспечение Fuzzy Logic Toolbox™ для идентификации кластеров в учебных данных ввода/вывода, используя либо нечеткие c-средства, либо вычитание кластеров. Кроме того, можно использовать полученную кластерную информацию для создания системы нечеткого вывода Sugeno-типа для моделирования поведения данных. Дополнительные сведения см. в разделе Нечеткая кластеризация.
fcm | Нечеткая кластеризация c-means |
subclust | Поиск центров кластеров с помощью вычитаемой кластеризации |
findcluster | Открыть инструмент кластеризации |
Идентифицировать естественные группировки данных с помощью нечетких c-средних или вычитаемой кластеризации.
Кластерные квазиплановые данные с использованием нечеткой кластеризации C-Means
Кластерные данные и определение кластерных центров с помощью FCM.
Настройка нечеткого перекрытия в кластеризации нечетких C-средств
Укажите четкость границы между нечеткими кластерами.
Нечеткая кластеризация C-средств
Пример кластера числовых данных с использованием демонстрационного интерфейса пользователя.
Кластеризация данных с помощью средства кластеризации
Интерактивно кластерные данные с использованием нечетких c-средств или субтрактивной кластеризации.
