基于FCM和GRNN网络的数据预测：Matlab仿真

数据预测是许多领域中的关键任务，它可以帮助我们理解和预测未来的趋势。本文将介绍如何使用模糊C均值聚类（FCM）和广义回归神经网络（GRNN）相结合的方法来进行数据预测。我们将使用Matlab进行仿真，并提供相应的源代码。

1. 简介
   数据预测是指根据已有的数据，利用模型或算法来估计未来的数值或趋势。在本文中，我们将使用FCM和GRNN两种方法相结合，以提高数据预测的准确性和可靠性。

2. 模糊C均值聚类（FCM）
   FCM是一种常用的聚类算法，它将数据分成不同的类别，并为每个数据点分配一个隶属度值，表示其属于每个类别的程度。在数据预测中，我们可以使用FCM来识别数据的模式和趋势。

以下是使用Matlab实现FCM的示例代码：

% 数据准备
data = [1 2 3 4 5]