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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
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
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
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
FCMforclarify
- fcm模糊聚类算法，可以完美实现聚类分析，输出聚类中心及模糊矩阵-fcm fuzzy clustering algorithm, can achieve the perfect cluster analysis, the output of the cluster centers and fuzzy matrix
cluster_VMDaFCM_casedat
- 为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心，采用海明贴近度对测试样本进行分类，并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价，将该方法 应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比，该方法对标准FCM
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:)
fuzzy c-means
- 基于fuzzy c-means（FCM）的无监督模糊聚类算法，输出值有：各个样本的类别标签、目标函数在每次迭代后的值、聚类中心以及聚类区间。内有测试数据data.mat，点击 test.m 可以完美运行。(The unsupervised fuzzy clustering algorithm based on fuzzy c-means (FCM) outputs the class labels of each sample, the value of the target function
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