搜索资源列表
tiejindu
- 这是模糊C均值聚类求出聚类中心以后，待检测样本与聚类中心的贴近程度的计算程序-This is the fuzzy C-means clustering obtained after the cluster center, close to the level of the sample to be detected and clustering center calculation program
FCM
- 核聚类算法：聚类是将一组给定的未知类标号的样本分成内在的多个类别，使得同一类中 的样本具有较高的相似度，而不同类中的样本差别大。侧重于软聚类（模糊C-均值——FCM），但其描述手段同样适合于硬聚 类（HCM）等同类问题。-Clustering algorithm: cluster is a group of unknown samples given class label into internal multiple categories, so that the same class
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
Fuzzyjulei
- 聚类分析，模糊集，适用于多维数据聚类。在研究生期间所做的成功，成功将三位数据实现聚类，并把它运用到交通分类当中。-Cluster analysis, fuzzy sets, is applicable to multi-dimensional data clustering.During the graduate student success, success will be three data clustering, and apply it to the classification o
image-classification
- VC++写的图像聚类程序包含遗传算法，聚类分析，模糊聚类，很好用的，可以-VC++ written program contains an image clustering algorithm, cluster analysis, fuzzy clustering, well used, can look
FCM
- Data clustering by using Fuzzy c means, where c means number of cluster, m means weight of membership function matrix, X means data input.
2
- vc++开发的图像分类，包括聚类分析，模糊聚类，遗传算法聚类等-vc++ Developed image classification, including cluster analysis, fuzzy clustering, genetic
混合动力电动汽车行驶工况分析与识别
- 提出了“工况块”的概念, 用工况的平均行驶车速和行驶距离作为特 征参数, 将统计的理论工况进行分类, 通过模糊控制器, 对实际工况进行模糊分析, 将其划 为对应的某一类. 为更准确地反映行驶工况, 还提出以时间、距离、最大车速等10个参数 作为工况的相关特性参数, 用聚类分析的方法对车辆行驶工况的类别进行了更细致的分 析和辨识.(The concept of "working condition block" is put forward, and the average d
matlb
- 利用matlab实现——聚类减法模糊神经网络(Cluster subtraction by Fuzzy Neural networks)
FuzzyClusteringToolbox
- 模糊聚类分析一般是指根据研究对象本身的属性来构造模糊矩阵，并在此基础上根据一定的隶属度来确定聚类关系，即用模糊数学的方法把样本之间的模糊关系定量的确定，从而客观且准确地进行聚类。聚类就是将数据集分成多个类或簇，使得各个类之间的数据差别应尽可能大，类内之间的数据差别应尽可能小，即为“最小化类间相似性，最大化类内相似性”原则。(Fuzzy clustering analysis generally refers to the construction of fuzzy matrix based on
FCM.m
- 使用模糊C均值算法对数据集进行聚类分析，效果良好。(The fuzzy C means algorithm is used to cluster the data sets, and the results are good.)
Fuzringorip
- Fuzzy clustering algorithms like the popular fuzzy c-means algorithm (FCM) are frequently used to automatically divide up the data space into fuzzy granules. When the fuzzy clusters are used to derive membership functions for a fuzzy rule-based syst
54469230
- Increasing node tolerance in cluster based wireless sensor networks using fuzzy method
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
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
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