Fuzzy C-Means算法介绍
这篇内容描述了Fuzzy C-Means算法，这是一个java实现，适用于weka二次开发，可调用weka包。
Fuzzy C-Means
当前话题为您枚举了最新的Fuzzy C-Means。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。
Fuzzy_System_are_universal_approximators
Fuzzy_System_are_universal_approximators.
C# K-Means 聚类算法实战
C# K-Means 聚类算法实战
本项目提供完整的 C# K-Means 聚类算法实现，包含代码及详细注释，经过调试可直接运行。代码结构清晰，方便学习和修改。
主要功能：
读取数据
初始化聚类中心
执行迭代聚类过程
计算聚类结果
项目结构：
KMeans.cs：包含 K-Means 算法核心
C语言实现K-Means聚类算法
使用C语言实现的传统K-Means算法能够处理任意维度的数据，进行统计分析，计算出中心点，并对数据进行分类。数据以文本格式输入，并以文本格式输出。
k-means和Isodata聚类算法C++实现
使用C++代码实现了k-means和Isodata聚类算法，利用Iris数据集进行聚类分类。
Matlab：K-means聚类算法
Matlab实现K-means聚类算法。
C++Neural Networks and Fuzzy Logic神经网络与模糊逻辑教程
想学习C++中的神经网络和模糊逻辑吗？这本《C++Neural Networks and Fuzzy Logic》无水印 PDF 可以说挺适合你了，内容覆盖了神经网络和模糊逻辑的基本知识，适合对 C++开发感兴趣的小伙伴。使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer都能打开，兼容性
k-means算法简介及其应用
k-means是一种聚类分析算法，它将数据集分成k个不同的组或类别。该算法的主要思想是使组内点的方差最小化，同时使组间点的方差最大化。由于k-means算法简单易用，因此在许多领域都有广泛的应用，例如图像处理、自然语言处理和生物信息学等。除此之外，k-means算法也可以用于预测和分类。
k-means所用数据集
k-means所用数据集
基于MFC的K-Means算法实现
这份代码使用MFC编写，并实现了利用数据挖掘方法的K-Means聚类算法。