广义熵基可能性模糊C均值聚类数据集

数据集概述

本数据集包含用于广义熵基可能性模糊C均值（GEPFCM）聚类算法的代码与数据文件，该算法适用于含噪声数据的聚类任务。数据集支持通过MATLAB运行GEPFCM算法，包含算法参数配置说明及数据集加载指引，为相关聚类算法研究提供实践支持。

文件详解

• 文件名称：Generalized entropy based possibilistic fuzzy C-means.rar
• 文件格式：RAR压缩包
• 内容说明：压缩包内包含GEPFCM算法的MATLAB代码文件及配套数据集，需解压后使用；代码需按指引配置参数（如聚类数C、ρ最优值ruopt等），支持通过FCM初始化PFCM，再由PFCM初始化GEPFCM的聚类流程。

适用场景

• 聚类算法研究：验证广义熵基可能性模糊C均值算法在含噪声数据中的聚类性能
• 机器学习实践：通过MATLAB实现GEPFCM算法，学习基于可能性模糊C均值的改进聚类方法
• 噪声数据处理：探索针对噪声数据的鲁棒性聚类策略及参数优化方向