算法演示
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MATLAB凸优化理论与算法交互式教学系统
基于MATLAB开发的凸优化教学演示系统，实现《Convex Optimization》经典理论的可视化与算法实践。支持凸集、凸函数等核心概念的交互式展示，适用于教学与自学场景。 -
MATLAB神经网络算法综合演示平台
该项目提供多种神经网络算法的MATLAB实现演示，包括BP神经网络（函数逼近与分类）、RBF神经网络（快速拟合）、PNN概率神经网络（模式识别）及其改进版本，适合学习与研究使用。 -
FCMDEMO模糊C均值聚类交互式演示系统
该项目开发了一个基于MATLAB的图形用户界面（GUI）窗口，专门用于演示和测试模糊C均值（FCM）聚类算法在处理二维数据时的表现。系统提供了一个直观的交互环境，用户无需编写代码，只需通过界面右侧的一系列按钮即可完成操作。主要功能包括：1. 数据集选择功能，允许用户从预设的多个二维数据分布中进行切换；2. 参数配置功能，用户可以交互式地设定聚类数量（Cluster Number），以探索不同参数对算法收敛和分类效果的影响；3. 算法执行与可视化，用户点击“Start”按钮后，系统将启动模糊聚类过程，并在GUI窗口中动态展示数据点的归属、聚类中心的迭代移动以及最终的聚类划分结果。该工具主要用于教学演示、算法理解以及快速验证FCM算法在不同数据形态和参数设置下的鲁棒性和准确性。
