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MATLAB聚类算法
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MATLAB实现的竞争学习数据挖掘分类算法工具包
本MATLAB项目实现了基于竞争学习的无监督分类算法，通过神经元竞争机制动态优化聚类中心，支持高维数据自动聚类分析。算法具备自适应学习能力和高效分类性能，适用于数据挖掘和模式识别研究。 -
基于改进粒子群优化的MATLAB聚类算法实现
本项目提供基于惯性因子与自适应邻域优化的粒子群聚类MATLAB实现。通过动态惯性因子调整平衡全局探索与局部收敛，结合自适应邻域搜索提升聚类精度，支持高维数据集自动聚类分析。 -
MATLAB实现的改进型变色龙聚类算法：动态邻域与层次聚类技术
本MATLAB项目实现改进版变色龙聚类算法，通过动态邻域阈值调整和层次聚类方法，有效处理复杂形状和非球形分布数据集。结合相对互连度和紧密度度量，提供自适应聚类粒度，适用于多维数据聚类分析。 -
MATLAB自适应k-means聚类可视化系统
本MATLAB项目实现完整的k-means聚类算法，支持用户自定义数据样本与初始类中心。系统提供交互式界面，集成数据标准化、迭代聚类、结果评估与动态可视化功能，可实时展示聚类过程动画与指标变化，便于聚类分析与教学演示。
