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Image thresholding has played an important role in image segmentation. In this paper, we present a novel spatially weighted fuzzy c-means (SWFCM) clustering algorithm for image thresholding. The algorithm is formulated by incorporating the spatial ne
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一种基于自适应按需加权分簇算法的CBRP路由协议研究-Based on adaptive on-demand weighted clustering algorithm for routing protocol research CBRP
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在原始的fcm算法基础上，对算法中的聚类数c和加权指数m给出优选方法，进而而出了fcm参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，达到最佳聚类的目的。-In the original fcm algorithm based on the number of clusters on the algorithm and the weighted index m given c preferred m
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在原始的 fcm 算法基础上，对算法中的聚类数 c 和加权指数 m 给出优选方法，
进而而出了 fcm 参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出
该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，
达到最佳聚类的目的-Fcm algorithm in the original, based on the number of clustering algorithms and the weighted index m given
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奉文主要针对经典的Mean Shift跟踪算法均匀剖分整个颜色空间造成许多空的直方图区间以及不能准确表达目标
颜色分布的缺点，提出J，一种改进算法．该改进算法首先对目标的颜色进行聚类分析，根据聚类结果通过矩阵分解和正交变换
自适席地剖分日标的颜色空间从向确定对戍于每一聚类的子空间．在此基础上定义 一种新的颜色模型，该模型统计落入每
一颜色子空间的像素的加权个数并用高斯分布建模每一个子空间的颜色分布，并推导r一种相似性度量米比较目标和候选目
标的颜色模型之间的相似程度．最后基于该颜
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本文提出了一种节点密度和剩余能量传感器网络加权分群算法，该分群算法优化了群首
选择，均衡了网络节点的能量消耗，延长了网络的生命周期-This paper proposes a residual energy of sensor nodes in the network density and weighted clustering algorithm, the clustering algorithm to optimize the group' s first choice, bal
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wireless scr ipt:
A Distributed Weighted Clustering Algorithm for Mobile Ad Hoc Networks
Simulating Mobile Ad-Hoc Networks in City Scenarios
SOAMANET: A Tool for Evaluating Service-Oriented Architectures on Mobile Ad-Hoc Networks
Time varying
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Kmeans 算法是聚类分析中使用最为广泛的算法之一，其每个类别均用该类中所有数据的平均值(或加权平均)来表示，这个平均值即被称作聚类中心。该方法虽然不能用于
类别属性的数据，但对于数值属性的数据，它能很好地体现聚类在几何和统计学上的意义。-Kmeans algorithm is the most widely used cluster analysis algorithm, each category with the average of all data in the class (
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将用双线性插值归一化后的图像用2*2的窗口扫描加权方向的边缘图，用改进的模糊C均值聚类算法将图像聚类成为候选文字区域和非文字区域。-Bilinear interpolation owned by an after image edge map with 2* 2 the window scanned weighted direction, image clustering with improved fuzzy C-means clustering algorithm to become the
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对《Fuzzy c-means clustering with weighted image patch for image segmentation》这篇文章进行了实现，运行速度在一分钟之内，希望对研究模糊c均值及其拓展算法的人有所帮助。运行testWIPFCM.m即可，注意改掉文件路径-On " Fuzzy c-means clustering with weighted image patch for image segmentation" This article wa
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基于加权的中心化多视角聚类算法，matlab源码，可以找相关文章wCoFKM-Based on the center of the multi-angle weighted clustering algorithm, matlab source code, you can find related articles wCoFKM
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对算法中的聚类数 c 和加权指数 m 给出优选方法，进而而出了 fcm 参数优选自适应算法-The clustering algorithm and the number of c-weighted index m gives the preferred method, and then out of the adaptive parameter optimization algorithm fcm
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可实现对二维数据的聚类，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，是小学期课程设计的题目，各种kalman滤波器的设计。- Can realize the two-dimensional data clustering, Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, Using weighted model nodes in the network strength and
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是本科毕设的题目，计算加权加速度,可实现对二维数据的聚类，信号维数的估计，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。- The title of the commercial is undergraduate course you Weighted acceleration, Can realize the two-dimensional data clustering, Signal dimension estimates, Combined with PCA scale invarian
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基于欧几里得距离的聚类分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，双向PCS控制仿真，快速扩展随机生成树算法，从先验概率中采样，计算权重。- Clustering analysis based on Euclidean distance, Using weighted model nodes in the network strength and weight are power law distribution, Two-way PCS control simulation, Rap
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使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，包含了阵列信号处理的常见算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，最小二乘回归分析算法，基于负熵最大的独立分量分析，供做算法研究人员参考，计算加权加速度,用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。- Using high-order cumulants of MPSK signal modulation recognition, Contains a common array signal processing algorithm, matlab
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包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，基于K均值的PSO聚类算法,计算加权加速度。- Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, K-means clustering algorithm based on the PSO, Weighted acceleration.
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脉冲响应的相关分析算法并检验，计算加权加速度,基于K均值的PSO聚类算法。- Related impulse response analysis algorithm and inspection, Weighted acceleration, K-means clustering algorithm based on the PSO.
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基于区域的空间域图像融合。先对源图像作小波分解，低频分量加权平均，高频分量用模糊C均值聚类算法进行区域分割，对区域进行基于ssim值的融合，最后小波逆变换得到融合图像。-region based spatial domain method.First do the source image wavelet decomposition low frequency components weighted average of the high frequency component using Fu
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基于K均值的PSO聚类算法,计算加权加速度,高斯白噪声的生成程序。- K-means clustering algorithm based on the PSO, Weighted acceleration, Gaussian white noise generator.
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