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fcmchengxu
- 实现模糊聚类，在c-means的基础上改进的聚类算法-The fuzzy clustering, in the c-means based on the improvement of the clustering algorithm
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.
kecheng2011
- 课程设计要求 0 实验一 基于模板匹配的字符识别 1 实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3 实验三 水果分类系统设计 5 实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6 实验五 基于BP网络的函数逼近 9 实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0 Experimental one based on template matching character recognition 1 C-means algorithm
FLICM
- 局部模糊c均值聚类算法的matlab代码-A Robust Fuzzy Local Information C-means Clustering Algorithm code
FLICM
- A Robust Fuzzy Local Information C-means Clustering Algorithm code
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
k-means
- C语言编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的C程序-A pattern recognition C language' s important Fuzzy clustering methods K-means algorithm C program
FCM
- 模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像，该算法可以进行图像的分割(Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm to segment images, which can be used for image segmentation)
fcm_m-master
- Enhanced fuzzy c means matlab code
2.2 图像分割技术
- FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。(The FCM algorithm is a partition-based clustering algorithm. Its idea is to make the similarity among the obj
用FCM实现分割
- 基于模糊C-均值聚类算法的图像分割，消除二值分割的非此即彼的缺陷(Image segmentation based on fuzzy C- means clustering algorithm eliminates the defects of two value segmentation.)
Color Reduction and Quantization
- Color Reduction and Quantization using k-Means, Fuzzy Clustering (FCM), and SOM Neuarl Network in MATLAB In this post, we are going to share with you, the MATLAB implementation of Color Quantization and Color Reduction of images, using intelligent c
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
FLICM_Matlab
- 利用FLICM算法进行图像聚类的matlab程序代码，相对于FCM（模糊C均值聚类）算法具有较强的抗噪能力。(FLICM image clustering algorithm matlab code, with respect to FCM algorithm (Fuzzy C-means Clustering) it has a strong anti-noise ability.)
FRFCM
- Significantly Fast and Robust Fuzzy C-Means Clustering Algorithm Based on Morphological Reconstruction and Membership Filtering
2b509aabc32f4a3be87b452a94226f45
- 结合模糊C均值聚类算法与水平集方法的图像分割代码，分割效果良好。(The image segmentation code based on fuzzy c-means clustering algorithm and level set method has a good segmentation effect.)
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
BCFCM_version_1
- Bias-corrected fuzzy c-means (BCFCM) clustering compensates for two sources of uncertainty by modeling noise and bias fields
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
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)