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使用减法聚类初始化fcm算法的聚类中心
- subclutering initializing fcm: 开发语言：matlab 功能：使用减法聚类初始化fcm算法的聚类中心，可以快速找到合适的初始聚类中心
improvedfcm
- fcm是模糊c均值聚类算法，确定聚类中心以后，通过循环迭代，确定最佳聚类中心
FCM的一种实现方法
- 请运行程序，并在程序所在文件夹下面创建文本文件：datain.txt和paramOut.txt，文件的详细说明见下面。程序的运行没有可视的界面，运行完毕之后会在该文件夹下面产生center.txt和matrix.txt两个文件，其中center.txt为聚类的中心，matrix.txt为隶属度矩阵。在运行本程序之前，先参考一下FCM聚类算法介绍.doc
GAFCM
- 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。 -Value algorithm (FCM) of the optimization calculations, by the genetic algorithm is the initial cluster centers, and the
73462683ClusterImageSeg
- 模糊均值聚类FCM算法对图像的颜色聚类 进行图像分割 聚类个数和聚类中心都是事先决定的-Fuzzy-means clustering algorithm FCM clustering for color image segmentation and clustering the number of cluster centers are determined in advance
gaMatlab
- 模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。-Fuzzy C-means algorithm converges to local minimum points easily, in order to overcome the shortcomings of genetic algorithm is applied to fuzzy C-means al
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- 一种新型的模糊C均值聚类初始化方法 模糊c均值聚类(FcM)是一种广泛采用的动态聚类方法，其聚类效果往往受初始聚类中心的影响。受自适应免疫系 统对入侵机体的抗原产生免疫记忆的机理启示，提出了一种新的产生初始聚类中心的方法。算法中，待分析的数据被视为 入侵性抗原，产生的记忆细胞作为聚类分析的初始中心-ABSTRACT：The rum C—means algorithm (FCM)is widely used for dy／kTflnic clustering．The performan
FCM-clustering
- 模糊C均值聚类算法,模糊C-均值算法(FCM)是一种能自动对数据样本进行分类的模糊聚类方法,通过优化目标函数得到每个样本点对类中心的隶属度来决定各样本点的归属.-FCM clustering
fcm
- 谱系聚类发 给定聚类点数可得到聚类中心 很好很强大-Hierarchical clustering distributed clustering fixed points can be obtained very powerful cluster centers
FCMClust
- 模糊C均值聚类（FCM）算法是一种经典的模糊聚类分析方法，但其算法初始聚类中心集是随机选取的，从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。-Fuzzy C-Means clustering (FCM) algorithm is a classical fuzzy clustering analysis method, but the algorithm sets the initial cluster centers are selected randomly, resulting in a
fcm
- fcm模糊聚类算法程序，包括聚类中心更新，分类矩阵更新-fcm fuzzy clustering algorithm
691698626subclustinializingfcm
- subclutering initializing fcm: 开发语言：matlab 功能：使用减法聚类初始化fcm算法的聚类中心，可以快速找到合适的初始聚类中心(subclutering initializing fcm:)
GA-FCM
- 使用遗传算法优化fcm算法对初始值敏感的问题，得到全局最优解，求出聚类中心作为fcm算法的输入(Using genetic algorithm and optiml fcm algorithm solving initial,get the best solution and make the initial cluster to be the input)
FCM
- 使用模糊C均值聚类（FCM）的方法对状态进行分类，其优点首先是可以根据实际情况自动确定聚类中心，减少人工干涉的因素，其次，对状态特征参数不是进行硬分类，而是通过隶属度的表征方式对其聚类，更加符合现实状态类别之间不具备明显界限的实际问题。(The use of fuzzy C mean clustering (FCM) method to classify the state, its advantage is first can automatically determine the clust
FCMCluster
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。(Fuzzy c- means clustering algorithm fuzzy c-means algorithm (FCMA) or FCM. Among the many fuzzy clustering a
代码
- 模糊聚类方法的图像分割，即使用模糊C均值方法多次迭代产生聚类中心，分割图像(Image segmentation of FCM)
FCM,模糊C均值聚类的MATLAB实现[matlab]-FCM
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。(Fuzzy c-means algorithm (FCMA) or FCM. Among many fuzzy clustering algorithms, the fuzzy C-means (FCM) algor
04657872GAFCM
- 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码.模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。(Improved genetic algorithm and fuzzy C- means clustering MATLAB source. The fuzzy C- means algorithm is easy to converge to local m
模糊聚类R代码
- 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。(Fuzzy c-means clustering algorithm or FCM. Among many fuzzy clustering algorithms, the Fuzzy C-Means algori
fcm
- 一种快速的抗噪声模糊C均值图像分割算法 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出。该算法结合像素灰度值相似度和隶属度构造了一个新的空间函数。该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。(A fast anti noise Fuzzy C-Means Image Segmentation AlgorithmImage segmentation is to divide the i