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Clustering Toolbox: four categories of functions

四种聚类算法源代码及示例代码

2007年12月11日
MATLAB R14 SP1
本程序的最终目的是形成一套标准的用于聚类、可扩展的工具。包括的内容有1. 聚类算法:Kmeans和Kmedoid算法、FCMclust, GKclust, GGclust算法 2. 评估分类原型:程序可以在二维图像上绘制出聚类的结果 3. 验证:程序给每一个算法提供验证机制,每个聚类算法会统计Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separation Index (S), Xie and Beni's Index (XB), Dunn's Index (DI) and Alternative Dunn Index (DII)几种衡量指标。
相关知识

另外,作者还提供了完备的帮助文档,真是非常好的学习资料。

The purpose of the development of this toolbox was to compile a continuously extensible, standard tool, which is useful for any MATLAB user for one's aim. In Chapter 1 of the downloadable related documentation one can find a theoretical introduction containing the theory of the algorithms, the definition of the validity measures and the tools of visualization, which help to understand the programmed MATLAB files.

Chapter 2 deals with the exposition of the
files and the description of the particular algorithms, and they are illustrated with simple examples, while in Chapter 3 the whole
Toolbox is tested on real data sets during the solution of three clustering problems: comparison and selection of algorithms; estimating the optimal number of clusters; and examining
multidimensional data sets.


About the Toolbox

The Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox is a collection of MATLAB functions. The toolbox provides five categories of functions:

- Clustering algorithms. These functions group the given data set into clusters by different approaches: functions Kmeans and Kmedoid
are hard partitioning methods, FCMclust, GKclust, GGclust are fuzzy partitioning methods with different distance norms.

- Evaluation with cluster prototypes. On the score of the clustering results of a data set there is a possibility to calculate membership for "unseen" data sets with these set of functions. In 2-dimensional case the functions draw a contour-map in the data space to visualize
the results.

- Validation. The validity function provides cluster validity measures for each partition. It is useful when the number of cluster is unknown a priori. The optimal partition can be determined by the point of the extrema of the validation indexes in dependence of the number of clusters. The indexes calculated are: Partition Coefficient (PC), Classification Entropy (CE), Partition Index (SC), Separation Index (S), Xie and Beni's Index (XB), Dunn's Index (DI) and Alternative Dunn Index (DII).

- Visualization. The Visualization part of this toolbox provides the modified Sammon mapping of the data. This mapping method is a
multidimensional scaling method described by Sammon.

- Examples. An example based on industrial data set to present the usefulness of these toolbox and algorithms.

源代码原文下载:
Clustering Toolbox The toolbox provides four categories of functions. About the Toolbox The Fuzzy Clustering and Data Analysis Toolbox is a collection of MATLAB functions. The toolbox provides five categories of functions: - Clustering algorithms. These functions group the given data set into clusters by different approaches: functions Kmeans and Kmedoid are hard partitioning methods, FCMclust, GKclust, GGclust are fuzzy partitioning methods with different distance norms.

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本源代码共评论1457次,此处显示最近20次评论! 查看所有评论

1158351214  2017年08月02日
很好
grace1217  2017年07月04日
谢谢分享
爱学习的小白  2017年06月26日
非常受用,感谢分享
yinqinihao6  2017年06月09日
感谢分享
小米粒  2017年05月09日
哈哈哈
yezi_  2017年04月16日
谢谢分享
goodliness  2017年03月12日
正准备学习这样的算法....
宁馨儿  2017年02月19日
很好!!谢谢分享
夕见  2016年12月15日
谢谢分享!
火星鹅  2016年12月08日
谢谢分享!
chenhfbj  2016年12月08日
学习了
阿牛流斯  2016年11月15日
非常好
寻找遁甲  2016年11月11日
谢谢。。。。。。。。。。。。
lijiediao  2016年11月04日
看看
zyll  2016年11月04日
非常棒,正在进行这方面的研究
crystal  2016年10月04日
挺好 挺好
lin_hao  2016年09月29日
挺不错的资料
andyliu  2016年08月23日
好资料
一耳光  2016年08月01日
非常棒,正在进行这方面的研究
此人非彼人  2016年07月05日
真好,最近正在看这类算法
字数在300字内
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