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FCM
- 模糊C均值算法的基本介绍，英文，但是解释的较好。
validity
- 对matlab工具箱中的FCM相关函数进行改进，模糊c-均值有效性检验
FCM_Cluster
- 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。
FCM_Cluster
- 首先介绍模糊集基本知识 其次K均值聚类算法(HCM)介绍 最后重点介绍了模糊C均值聚类， 模糊聚类是一种很重要思想，最近再图像处理中就用的了这种思想，也算是一点思维创新
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
segment
- 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。
improvedregion3
- 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。
FCM
- 此代码是一种模糊C均值算法，是一种聚类算法，是对k均值算法的一种改进
fcm789.ZIP
- 模糊C均值聚类算法的MATLAB实现，比较经典的程序
fcm.ZIP
- 模糊C均值聚类的MATLAB实现，其中包含了10个MATLAB函数-Fuzzy C - Means clustering MATLAB, which contains 10 MATLAB function
fcm算法
- 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。
isodata.rar
- 通过idl编程实现图像的isodata分类算法，结果表明isodata在图像分类中可以取得较好的结果。,Idl programming through ISODATA image classification algorithm, ISODATA results show that in image classification can be achieved better results.
ChooseInitialCentres.rar
- 模糊C均值初始聚类中心的选择，供初学者参考,Fuzzy C-means clustering center of the initial choice of reference for beginners
juleifenxi
- 已经调试好的关于聚类分析源代码大全，内容有K均值聚类法，模糊C均值聚类法-failed to translate
IDL-ENVI-Research.rar
- 基于IDL与ENVI二次开发的遥感系统开发方法,写的比较详细,Based on IDL and ENVI secondary development of remote sensing systems development methods, written in a more detailed
ImageClustering.rar
- 本程序实现了K均值(HCM)算法，ISODATA算法，模糊C均值(FCM)，模糊阈值法等对遥感影像的分割。,This program implements K means (HCM) algorithm, ISODATA algorithm, fuzzy C means (FCM), fuzzy threshold law of remote sensing image segmentation.
FCM
- 模糊均值聚类 MATLAB程序,基于欧式距离的模糊C均值聚类，有效输出隶属度矩阵。-FCM
fcm
- 核聚类算法FCM算法及性能分析,有图片,FCM模糊C均值图象,有窗体-Kernel clustering algorithm FCM algorithm and performance analysis, pictures, FCM fuzzy C means the image has the form
fcm
- 介绍几种模糊c均值聚类算法，利用该算法进行点云以及图像的分割。-fuzzy c means clustering