Кластеризация данных

Найдите кластеры в данных о вводе/выводе с помощью нечетких c-средних-значений или отнимающей кластеризации

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 обучающих данных 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

fcmНечеткая c-средняя кластеризация
subclustНайдите кластерные центры с помощью отнимающей кластеризации
findclusterОткрытый инструмент кластеризации

Темы

Нечеткая кластеризация

Идентифицируйте естественные группировки данных с помощью нечетких c-средних-значений или отнимающей кластеризации.

Кластерные квазислучайные данные Используя нечеткую C-среднюю кластеризацию

Кластерные данные и определяют кластерные центры с помощью FCM.

Настройте нечеткое перекрытие в нечеткой C-средней кластеризации

Задайте четкость контура между нечеткими кластерами.

Нечеткая C-средняя кластеризация

Кластерный пример числовые данные с помощью демонстрационного пользовательского интерфейса.

Кластерные данные Используя кластеризирующийся инструмент

В интерактивном режиме кластерные данные с помощью нечетких c-средних-значений или отнимающей кластеризации.

Рекомендуемые примеры

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте