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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
fcm
- 获得3个和4个聚类中心然后进行比较，先用fcm函数进行聚类，聚类成3个和4个类别再进行比较分析-matlab fcm
fcm
- 假设已经获得不同目标类型的一组特征值，这是可以通过模糊聚类获取哥哥目标类型在特征空间商的聚类中心，当测量到某个目标的特征值，可以通过计算目标特征为止与各个聚类中心之间的距离来判定目标的类型。-matlab fcm
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
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
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
FCM
- 模糊聚类算法源码，通过迭代聚类中心，以及隶属度函数，完成代码运算，用于数据挖掘初学者使用。(Fuzzy clustering algorithm source code, through the iterative clustering centers and membership function, complete code for data mining operations, for beginners to use.)
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