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

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终的分类结果。-Fuzzy C- means algorithm is easy to converge to a local minimum point, in order to overcome this drawback, the genetic algorithm is applied to fuzzy C- me

基于K-means的优化聚类中心的图像分割算法，改进了FCM算法的缺点-Based on the optimization of K-means clustering center image segmentation algorithm to improve the shortcomings of the FCM algorithm

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)