状态判别
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基于FCM模糊聚类的交通路况判别算法
本项目通过MATLAB平台实现了一种基于模糊C均值（FCM）聚类分析的交通状况判别算法，旨在解决交通管理中路况等级界限模糊、非线性强的分类难题。系统核心功能包括对交通流量、车速及占有率等关键特征参数的提取与分析，利用模糊数学理论对路网运行状态进行量化评估。在算法实现上，项目集成了两种关键的聚类判别方法：其一是基于标准欧氏几何距离的相似性度量方法，用于计算样本点到各个聚类中心的空间距离；其二是完整的模糊聚类迭代算法，通过动态更新隶属度矩阵和聚类中心，寻找全局最优的目标函数值。程序首先对原始交通数据进行标准化
