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模式识别-模糊聚类算法--传递闭包法，追踪法-matlab程序,Pattern Recognition- Fuzzy Clustering Algorithm- transitive closure procedures for law-matlab
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数据挖掘(Data Mining)阶段首先要确定挖掘的任务或目的。数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉学科，包括器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。它也常被称为“知识发现”。知识发现(KDD)被认为是从数据中发现有用知识的整个过程。数据挖掘被认为是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式(patter，如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。数据挖掘主要步骤是：数据准备、数据挖掘、结果的解释
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K means fuzzy, for implementation in matlab with pattern recognition
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模式识别以3类为例对C均值和模糊C均值算法进行matlab仿真实验。-Pattern recognition in three categories, for example C-Means and fuzzy C-means algorithm matlab simulation experiments.
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关于模式识别的算法的，模糊聚类、云理论等等很多，具体的看内容-About pattern recognition algorithm, the fuzzy clustering, the cloud theory and so on many, specific content
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Matlab模式识别例程，包括神经网络算法和BP算法，C均值算法与模糊C均值算法和SVM分类算法。-Matlab pattern recognition routines, including neural network algorithm and BP algorithm, C-means algorithm and Fuzzy C-means algorithm and SVM classification algorithm.
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MATLAB编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的matlab程序-MATLAB prepare a Pattern Recognition s important Fuzzy clustering methods K-means algorithm Matlab procedures.
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