توضیحات
شبیه سازی خوشه بندی فازی K-means با متلب
پروژه متلب زیر شامل کد و مثال های متلب است که برای خوشه بندی K-means در متلب استفاده شده است. کد برای خوشه بندی K-means فازی، از جمله k-means ، الگوریتم Gustafson Kessel ، تجزیه و تحلیل تمایز خطی فازی. اندازه گیری عملکرد نیز محاسبه می شود.
خوشه بندی K-means روشی برای اندازه گیری بردار است ، در اصل پردازش سیگنال است که برای تجزیه و تحلیل خوشه ای در داده کاوی محبوب است. خوشه بندی K-means تقسیم n مشاهدات به k خوشه است که در آن هر مشاهده با نزدیکترین میانگین به خوشه تعلق دارد و به عنوان نمونه اولیه خوشه عمل می کند. این منجر به تقسیم فضای داده به سلولهای ورونوی می شود. K-means واریانس درون خوشه ای (مسافت های اقلیدسی مربعی) ، اما مسافت منظم اقلیدسی نیست ، که می تواند مشکل وبر سخت تر باشد: میانگین خطاهای مربعی را بهینه می کند ، در حالی که فقط مدی هندسی مسافت اقلیدسی را به حداقل می رساند. به عنوان مثال ، راه حل های بهتر اقلیدسی با استفاده از k-medians و k-medoids یافت می شود.(منبع)
این الگوریتم دارای رابطه دورادور با طبقه بندی کننده همسایه K-nearest است که یک تکنیک محبوب برای یادگیری ماشین برای طبقه بندی است که به دلیل نام ، اغلب با k-Means اشتباه گرفته می شود. با استفاده از طبقه بندی کننده نزدیکترین همسایه به مراکز خوشه های بدست آمده توسط k-Means ، داده های جدید را در گروه های موجود طبقه بندی می کنند. این نزدیکترین طبقه بندی سانتروئید یا الگوریتم Rocchio شناخته می شود.
شبیه سازی خوشه بندی فازی K-means با متلب توسط متخصصان گروه پروماد انجام شده است.فایلهای نرم افزاری پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
مرتضا –
قیمت و کیفیت کار هردو عالی
atieh –
فیلم راهنمایی هم هست همراهش؟
msdkrdn –
خیر متاسفانه