Fuzzy Clustering

模糊C均值聚类算法可有效解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于MATLAB平台，采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类，并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明，基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别，取得了较好效果。

此代码用于基于自动直方图的模糊C均值(AHFCM)聚类，该聚类在以下文章中提出并解释： http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271614002056

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

通过LEACH算法，将均匀分布在空间中的节点进行分簇，基于MATLAB平台。该算法通过选择簇头节点并将其余节点分配到相应的簇，以优化网络性能和延长网络寿命。

数据聚类是数据分析和数据挖掘领域的一个核心概念，它涉及将相似的数据项目分组在一起的过程，基于项目之间的相似度或差异度的度量。聚类分析对于探索性数据分析非常有用，可以帮助生成对数据的假设。数据聚类的过程可以被分为多个阶段，包括数据准备和属性选择、相似度度量选择、算法和参数选择、聚类分析以及结果验证。 在数据准备和属性选择阶段，需要对数据进行清洗、转换，并从中选择对聚类分析有意义的属性。例如，通过标准化处理大型特征，可以减少偏见。特征选择是将选定的特征存储在向量中，以便用作相似度或差异度的度量。特征向量可以包含连续值或二进制值，例如在某些情况下，品牌、类型、尺寸范围、宽度、重量和价格可以构成特征向

在Java编程中，StringBuffer和JDBC（Java Database Connectivity）是两个非常重要的概念，特别是在处理大量数据和数据库操作时。将探讨如何结合StringBuffer来实现JDBC的模糊查询。 StringBuffer是Java中的一个类，提供了字符串操作的功能，尤其在多线程环境中。与String类不同，StringBuffer是线程安全的，因此在频繁修改字符串时，StringBuffer比String更高效。 在JDBC中，我们通常使用PreparedStatement来执行SQL语句，包括模糊查询。模糊查询通常涉及到SQL的LIKE关键字，配合通配符%

针对不确定对象的有效和高效聚类的启发式方法在数据挖掘领域，聚类分析是核心技术之一。它通过分析数据对象的属性，将具有相似属性的对象分成同一类群。然而，在现实世界的数据中，对象的位置往往存在不确定性，可以通过概率密度函数（pdf）来描述。探讨的是不确定对象的聚类问题，这些对象的位置具有不确定性。现有的剪枝算法存在一个新性能瓶颈，导致每次迭代时为每个不确定对象分配候选簇的开销。为此，提出了新的启发式方法来识别边界案例的对象，并将它们重新分配到更好的簇中。文中提到的关键技术是UK-means算法，其在传统的K-means算法基础上扩展，能够处理不确定对象的聚类问题。如果考虑平方欧几里得距离，UK-me

ISODATA的MATLAB代码博客——Write4Fun-LYTOOLS工具，供将来使用，现在在这里玩得开心。gif2im.py将GIF文件转换为单独的图像帧（大多数情况下都可以使用）。cluster_isodata.py是一种无需预定义聚类数即可对数据进行聚类的无监督函数。示例数据在(3, 2), (-1, 1), (0, -1)处以不同的标准差对三个高斯分布的类数据进行采样，每个样本包含100个样本。初始类数为1，期望类数为4，ISODATA算法最终成功达到真实的类数3。通过该算法，用户可以实现不依赖于预设聚类数的自动聚类。这些工具将帮助你更好地理解和实现ISODATA算法的无监督学习方

聚类论文里常常就 5、6 个 UCI 数据集打转，评估靠感觉的也不少。clustering_benchmarks_v1的出发点就实在——把市面上散落的聚类数据集集中整理一下，统一格式，统一下载方式，方便你一口气评测多个算法。 数据集的类型挺全的，高维、低维、大规模、小样本的都有，聚类结构也有层次、密度、原型型等。还有一些从老论文里扒下来的经典集，平时不好找的，在这里都能捞着。 使用也简单，下载下来直接上手。数据格式统一成了比较常见的 CSV、MAT 之类，起来省心。路径结构清晰，每个数据集一个独立文件夹，里面包含、标签、特征文件。嗯，文档也写得比较清楚。 一个注意点是：这个版本（v1）已经冻结

模糊 C 均值聚类的 MATLAB 实现，功能还挺全的，打包了 10 个函数，适合搞聚类的朋友直接上手。尤其你要那种数据边界模糊、不太好一刀切的分类问题，用Fuzzy C-Means就比 K 均值更合适。这个资源的代码结构也比较清晰，变量命名还不错，不至于看不懂。 里面的核心函数像fcm.m、initfcm.m、distfcm.m这些，基本都是围绕聚类中心更新、隶属度矩阵迭代来的，跑一套流程也就几秒，效率还行。你想换数据格式、加点可视化，都比较容易扩展。 如果你想搞清楚原理，也可以顺着这些函数调试看。对了，FCM在图像分割、医疗数据里挺常见的，这套实现放在那种项目里也能用。 顺手也给你贴几个相