Цель кластеризации состоит в том, чтобы идентифицировать естественные группировки из большого набора данных, чтобы получить краткое представление данных. Можно использовать программное обеспечение Fuzzy Logic Toolbox™, чтобы идентифицировать кластеры в обучающих данных ввода/вывода с помощью нечетких c-средств или вычитающей кластеризации. Кроме того, можно использовать получившуюся информацию о кластере для генерации системы нечеткого вывода Sugeno-type, чтобы смоделировать поведение данных. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Нечеткая кластеризация»
fcm | Нечеткая кластеризация c-означает |
subclust | Поиск центров кластеров с помощью вычитающей кластеризации |
findcluster | Открыть инструмент кластеризации |
Идентифицируйте естественные группировки данных с помощью нечетких c-средств или вычитающей кластеризации.
Квазислучайные данные кластера, использующие нечеткую C-среднюю кластеризацию
Кластеризуйте данные и определите центры кластеров с помощью FCM.
Настройте нечеткое перекрытие при нечеткой C-средней кластеризации
Задайте четкость контура между нечеткими кластерами.
Нечеткая кластеризация C-означает
Пример кластера: числовые данные с использованием демонстрационного пользовательского интерфейса.
Кластеризация данных с помощью инструмента кластеризации
Интерактивно кластеризуйте данные с использованием нечетких c-средств или вычитающей кластеризации.
