模糊聚类分析matlab源代码

邵磊显1230matlab中聚类分析谱系图分析方法 -
仰府屈18920054454 ______ result = result.replaceAll(＂>\\s*|^\\?]*)\\?>＂, ＂＂); String json = result; Matcher matcher = Pattern.compile(＂|^/]*)>＂).matcher(result); while(matcher.find()){ for (int i = 0; i < matcher.groupCount(); i++) { String s = matcher.group(i+1); json = json.replaceAll(＂([^＂, ＂\＂＂+s+＂\＂:\＂$1\＂,＂); } }

邵磊显1230matlab 聚类分析kmeans和cluster的区别 -
仰府屈18920054454 ______ kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分.而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个大类. K均值聚类保证了你所确定的K有着最好的划分效果,但是可能不符合数据自身分类特征,层次聚类的树状图能看到数据分类过程和分类距离,但是未必满足你所需要的K

邵磊显1230模糊c均值算法matlab程序 -
仰府屈18920054454 ______ function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options) % FCMClust.m 采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 % % 用法: % 1. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options); % 2. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_...

邵磊显1230matlab如何对几个图层分析聚类 -
仰府屈18920054454 ______ (1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(2)用 linkage函数定义变量之间的连接;(3)用 cophenetic函数评价聚类信息;(4)用cluster函数创建聚类.

邵磊显1230有没有哪位matlab大神有空教俺画散点、三维图,急需恶补,跪求 -
仰府屈18920054454 ______ 散点图:plot(y) %绘制以y为纵坐标的二维曲线 plot(x,y) %绘制以x,y二维曲线或是散点 plot(x1,y1,x2,y2) %在同窗口绘制多条曲线或是打出不同数据对的散点 %hold on命令可以在画出的图上继续画图 plot(x,y,'+') %打出的点用'+'表示,默认为'.' 三维图:plot(x,y,z,'线型') %默认为实线 mesh()和surf()都可以画三维图,可以使用doc mesh或doc surf命令看帮助中的具体用法和注意问题.另外,在你输入数据后,可以使用cftool可以调出自动绘图及模拟对话框,里面有x,y,z变量的选定. 不知道这些能不能帮到你,我也是刚学,大家一起努力吧,呵呵!

邵磊显1230如何求模糊等价矩阵,MATLAB程序
仰府屈18920054454 ______ ”模糊等价矩阵”;英文对照fuzzy equivalence matrix;”模糊等价矩阵”;在学术文献中的解释1、R满足自反性、对称性,且满足:(3)传递性min(r*k,r助)镇r.j'称为模糊等价矩阵,根据任意指定的闭值(0耳入蕊1),将R'载为普通等价...

邵磊显1230如何利用matlab将模糊逻辑转化为查询表 -
仰府屈18920054454 ______ 第一步:利用matlab模糊控制工具箱设计模糊控制器.1、在matlab命令窗口中输入 fuzzy ,产生如下窗口.2、确定模糊控制器结构,即根据具体的系统确定输入、输出量.这里我们可以选取标准的二维控制结构,即输入为误差e和误...

邵磊显1230用matlab数据分析建模和聚类分析两种方法怎么选 -
仰府屈18920054454 ______ 直接调kmeans函数. k = 3;%类别数 idx = kmeans(X, k);%idx就是每个样本点的标号.

邵磊显1230matlab如何用来聚类
仰府屈18920054454 ______ 可以使用kmeans函数进行均值聚类

邵磊显1230如何用matlab聚类工具箱处理自己的数据集 -
仰府屈18920054454 ______ 我把K-mediods的matlab代码贴出来,你好好学习一下 function label = kmedoids( data,k,start_data ) % kmedoids k中心点算法函数 % data 待聚类的数据集,每一行是一个样本数据点 % k 聚类个数 % start_data 聚类初始中心值,每一行为一个中心点