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针对当前聚类算法存在的由于初始聚类中心随机选取造成最终聚类结果不佳，运用一种启发式的Canopy算法去优化聚类中心的算法，程序用Java编写，希望对大家有用
对于目前传统的k均值进行改进算法更好，对大家学习K均值很有帮助
一种改进的稀疏子空间聚类算法，我们都想看
这个一篇对模糊聚类算法的改进文章。针对FCM原算法中的球形聚类的变化，使得对非球形的数据不太敏感。
论文研究-基于进化规划的FCMBP模糊聚类改进方法.pdf, 分析了基于摄动的模糊聚类方法(fuzzyclustering method based on perturbation, FCMBP),
在增强信号稀疏性的基础上,对模糊
常见的模糊聚类算法不能有效分割具有类大小不均衡特性的图像,为此,提出对类大小不敏感的模糊C均值聚类图像分割算法。首先将类大小引入至含邻域信息模糊聚类算法(FCM_S)的目标函数中,使得类大小在目标函数
基于改进型模糊聚类的模糊系统建模方法，有相关的
将多尺度有限元法（MsFEM）与地理信息系统（GIS）进行有机集成，开发出基于组件式地理信息技术的地下水流多尺度数值模拟系统，实现求解区域的多重尺度离散、参数的可视化赋值、稳定/非稳定水流的多尺度数值
该代码(matlab)实现了彩色图像分割中聚类方法的比较 测试方法包括: 基于斜率差分布的聚类 Otsu聚类 最大期望聚类 模糊C均值聚类 K均值聚类
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