Fuzzy C-Means

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

将介绍在模式识别中使用K均值和C均值算法的MATLAB仿真。通过仿真，用户可以深入理解这两种算法的工作原理和应用。

C 语言写的 K-Means 小程序，逻辑清晰，结构也不复杂，挺适合拿来练练手。你要是刚接触聚类算法，或者想看看底层是怎么跑的，这个小程序还挺值得一看。核心流程基本就几个步骤，注释也还算友好，不会太难上手。 K-Means 算法的核心其实就那几个点：随机初始化中心、计算距离、重新分配、再更新中心，循环直到稳定。这个小程序也就是围着这些逻辑来走的。虽然是用C 语言写的，但代码风格偏清爽，不是那种一坨难懂的风格。 实际用的话，可以自己改下输入数据，比如从文件读，或者直接内嵌数组。结构清晰，自己加点功能也不难。像加个可视化模块，或者做成命令行工具，其实都蛮好扩展的。 如果你想看看不同语言的实现对比，

K 均值（K-means）算法是一种挺基础的聚类算法，它通过将数据分成 K 个类别来找出数据的潜在结构。它的过程简单，是通过随机或特定策略选取 K 个初始中心点，通过迭代不断调整每个数据点的归属，直到聚类结果稳定为止。这里分享的这个 C++实现的简单聚类器，能帮你快速用 K-means 算法来对数据进行分类。其实，算法的核心逻辑并不复杂，关键是如何选择合适的初始点和 K 值。至于数据的预，像归一化啥的也是重要的，能让聚类效果更准确。如果你刚接触聚类算法，这个项目挺适合你入门的，操作起来简单，效果也还不错。，如果你想要更复杂的聚类方法，像 DBSCAN 之类的算法也可以尝试。

可选簇数量的cluster0.cpp，注释够详细，输入也灵活，适合你边学边改。K-means 的核心逻辑写得还挺清晰的，新手啃起来也不费劲。你要是打算从文本里导入数据，代码里也预留了个输入函数，改改就能直接用。哦对了，运行方式也比较直接，没整啥复杂依赖，C++环境下直接跑就行。

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

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%

k-means算法是一种广泛应用的数据挖掘聚类方法，用于将数据集分成不同的群组或类别，确保同一群组内的数据相似度高，而不同群组间的数据相似度低。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在C#中实现k-means算法，包括数据结构的选择、距离函数的应用以及关键的聚类步骤，例如初始化质心、数据分配、质心更新和收敛条件的检查。此外，我们还会讨论如何处理异常情况和优化算法性能。这个详细解析不仅适用于数据分析和机器学习爱好者，也可以帮助开发人员更好地理解和实现这一重要算法。

该工具箱解决了安装 Octave 时出现的代码问题，可直接安装使用。