模糊核聚类算法实现

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

模糊 C 均值聚类的 MATLAB 实现还挺适合入门和进阶的你玩一玩。核心是 FCM 这个老牌算法，多说话人识别那种边界模糊的数据还挺拿手。代码结构清晰，逻辑不绕，直接跑一遍你就能明白个七七八八。 FCM 的核心思想其实就是让一个样本不只属于某一类，而是多个类都有点关系——嗯，挺人性化的，现实哪有那么清清楚楚的分类嘛。 MATLAB 在搞数值计算这块儿还蛮强，FCM 这种数学味儿重的算法放进去刚刚好。代码里U矩阵和mu中心的更新逻辑，推荐你重点看看。模糊指数m和聚类数c选得好，聚得又快又稳。 举个应用例子，如果你在做语音识别、说话人聚类那类项目，丢几个MFCC进去跑跑，就能把说话人的风格特征挖

数据挖掘里的聚类算法不少，CURE 算法算是比较的那一类，抗噪能力强，聚类形状也不挑。推荐你看看这份 PPT，讲得挺详细，图示也清楚，思路梳理得比较顺。多个代表点+缩放策略的思路，在那种不规则分布、带噪声的数据时，表现还蛮稳定。你要是之前用惯了 K-means，第一次接触 CURE 会觉得思路不太一样，但看完这个文档应该就清楚多了。实现上也不算复杂，就是聚类前加了点小操作，比如先随机采样、再做层次聚类、挑点代表点压缩一下。Python写起来也蛮顺，推荐搭配下scikit-learn或NumPy练练手，效果直观。嗯，顺带一提，除了 CURE 之外，LSNCCP 算法也值得看看，聚类思路也挺有意思

详细阐述了模糊C均值（FCM）聚类算法的理论和实施步骤，并使用Matlab演示了FCM在数据挖掘中的应用。

优化与应用模糊聚类算法MATLAB代码，包括模糊c均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类。示例使用虹膜数据集进行演示，详细展示每种算法的运行和聚类结果。选择超参数“choose_algorithm=1”运行demo_fuzzy.m，每次迭代均准确率为0.89333。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

在图像处理和数据分析领域，模糊聚类分析是一种重要的方法，允许对象在类别之间具有一定的模糊性，即一个样本可以部分地属于多个类别。深入探讨了模糊聚类分析的概念、应用以及实现过程。与传统聚类算法不同，模糊聚类考虑了不确定性，允许样本以不同程度归属于不同类别，适用于处理边界不清晰或数据分布复杂的图像分析问题。文章介绍了Fuzzy C-Means (FCM)算法作为最常用的实现之一，通过最小化模糊分区不纯度准则来更新每个样本对类别的隶属度，并根据预设条件或最大迭代次数确定算法结束。实际应用中，模糊聚类广泛用于图像分割、特征提取和图像分类等领域，提高了类别识别的鲁棒性。

这是一个基于密度的聚类算法OPTICS的MATLAB程序，来源于官方，经过测试好用。

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的聚类，并且对噪声不敏感。在Python中，可以利用Scikit-Learn库实现DBSCAN算法，该库提供了丰富的机器学习算法和数据预处理工具。DBSCAN算法的核心思想是通过定义“核心对象”来识别高密度区域，并将这些区域连接起来形成聚类。它不需要预先设定聚类的数量，而是根据数据分布自适应确定。具体步骤包括：选择未访问的对象、计算ε邻域、判断核心对象、扩展聚类以及处理边界对象和噪声。以下是Python实现DBSCA