工具箱提供四類功能。
第2章介紹
檔案的說明和特定演算法的說明，並通過簡單的示例進行說明，而在第3章中，
將在解決三個聚類問題的過程中對整個 工具箱進行真實資料集測試：比較和選擇演算法; 估計最佳集群數；並檢查
多維資料集。
關於工具箱
模糊聚類和資料分析工具箱是matlab函式的集合。工具箱提供五類功能：
-聚類演算法。這些函式通過不同的方法將給定的資料集分為幾類：函式kmeans和kmedoid
是硬分割槽方法，fcmclust，gkclust，ggclust是具有不同距離範數的模糊分割槽方法。
-使用集群原型進行評估。根據資料集的聚類結果的分數，可以使用這些功能集計算「看不見的」資料集的成員資格。在二維情況下，函式在資料空間中繪製輪廓圖以視覺化
結果。
-驗證。有效性功能為每個分割槽提供群集有效性度量。先驗未知簇的數量時，這很有用。最佳劃分可以通過驗證索引的極值點來確定，取決於群集數。計算出的指數為：分割槽係數（pc），分類熵（ce），分割槽指數（sc），分離指數（s），謝氏和貝尼氏指數（xb），鄧恩氏指數（di）和替代鄧恩氏指數（dii）。
-視覺化。該工具箱的「視覺化」部分提供了資料的修改後的sammon對映。該對映方法是
sammon描述的 多維縮放方法。
- 例子。乙個基於工業資料集的示例，展示了這些工具箱和演算法的實用性。
完整資料領取：
matlab優化工具箱
詳細的請看 http blog.csdn.net aris zzy archive 2007 11 03 1865309.aspx 在生活和工作中，人們對於同乙個問題往往會提出多個解決方案，並通過各方面的論證從中提取最佳方案。最優化方法就是專門研究如何從多個方案中科學合理地提取出最佳方案的科學。由於...
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