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 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
fcm | Нечеткая c-средняя кластеризация |
subclust | Найдите кластерные центры с помощью отнимающей кластеризации |
findcluster | Открытый инструмент кластеризации |
Темы
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.
