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FLICM
- FLICM是基于模糊局部信息C均值聚类方法，是对传统FCM聚类方法的最新改进方法，其效果明显优于传统算法。-A novel and robust FCM framework for image clustering called Fuzzy Local Information C-means (FLICM) clustering algorithm.
Fuzzy-clustering-image-segmentation
- 模糊聚类的图像分割 C-均值聚类 FCM-Fuzzy clustering image segmentation
FCMdemo
- 用模糊K均值（FCM）的方法对图像进行分类-fuzzy c mean clustering (FCM),segmentation
Clustering-Algorithms
- 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种
fcmMATLAB
- 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
Algorithms-for-FCM
- 模糊聚类方法在C均值聚类算法中的应用研究；作者: Sadaaki Miyamoto-Algorithms for Fuzzy Clustering Methods in c-Means Clustering with Applications Studies in Fuzzine（FCM）
FLICM
- 基于局部信息的模糊C均值聚类算法（FLICM），是在FCM聚类算法的基础上结合了图像的邻域信息，有更好的鲁棒性。-Fuzzy C-means clustering algorithm based on local information (FLICM), is a combination of neighborhood information image on the basis of FCM clustering algorithm has better robustness.
gafcm
- 这是遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源代码,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。-This is the MATLAB source code of the improved fuzzy c-means clustering(FCM) based on the genetic algorithm(GA).The initial cluster centers are otained through GA,and the final clust
Code-Segmentation
- 基于WFCM的最优阈值图像分割 阈值化是图像分割中广泛应用的一种有效工具。基于类别可分性准则的Otsu法是性能良好且受到普遍欢迎的自动阈值选择方法。Otsu方法与c均值聚类算法的准则在一定条件下是等价的，而c均值聚类算法还可以快速实现分割问题。目前人们提出了很多基于c均值聚类准则的图像阈值化方法，其中模糊c均值（FCM）是最流行的算法之一。但是FCM算法没有考虑样本矢量间对聚类效果的不同影响，因而使用加权模糊c均值（WFCM）来解决这个问题。-Optimal threshold image se
cmohu
- C均值聚类算法的MATLAB程序,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-C mean clustering algorithm MATLAB procedures, in many fuzzy clustering algorithm, fuzzy C- means (FCM) algorithm is the most widely used and successful
FCM-(2)
- 本人自己写的模糊均值算法，采用c#语言，经过测试可以运行。-I write my own fuzzy average algorithm, using c# language, through the test can be run.
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
IFP_FCM
- IFP_FCM,改进型FCM(模糊C均值)聚类算法,由Frank Hoppner与Frank Klawonn于2003年提出,解决了FCM算法对初始值设定较为敏感、训练速度慢、在迭代时容易陷入局部极小的问题。并附带了Box和Jenkins煤气炉数据模型辨识实例。-IFP_FCM, modified FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm, in 2003, proposed by Frank Hoppner and Frank Klawonn, FCM
Fuzzy
- FCM模糊C均值聚类资料，用matlab编程，实用-FCM fuzzy C-means clustering data, matlab programming, practical
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。- 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
gogd__jhe
- FCM,模糊C均值聚类的MATLAB实现[matlab],很好的源码 不错的-FCM, the MATLAB fuzzy c-means clustering (MATLAB), a good source of good
tge-source
- FCM,模糊C均值聚类的MATLAB实现[matlab],很好的源码 不错的(FCM, the MATLAB fuzzy c-means clustering (MATLAB), a good source of good)
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- FCM模糊C均值算法MATLAB程序，用于进行特征分析、数据分析等。(FCM fuzzy C mean algorithm MATLAB procedures)
SFCM
- 基于空间信息的模糊均值聚类算法，SFCM，适用于数据分析，图像分割(space fuzzy-c-means clustering algorithm)