基于加权模糊c均值聚类与统计检验指导的多阈值图像自动分割算法.pdf

bmp格式的最近写的用的方法是阈值迭代法和K-均值聚类法

图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质是一个像素的聚类过程。本文以图像分割的聚类实质为线索,对近几年国内外最新的图像分割算法进行了综述,指出了聚类在这个领域的重要性。

基于Matlab的图像K均值聚类算法，可以用于图像分割

广义模糊C均值算法是一种比模糊C均值算法收敛速度更快的算法,然而它在分割灰度图像时对噪声敏感。为了改善其鲁棒性,提出基于图像块的像素灰度值加权的广义模糊C均值算法。该算法利用图像块代替单个像素构建目标

针对传统模糊C均值聚类算法和基于K-means优化聚类中心的模糊C均值算法存在初始聚类中心敏感、聚类速度收敛慢、聚类算法需要人为给定聚类数目等缺陷，受密度峰值聚类算法（ClusteringbyFast

目前大部分XML查询语言都使用树模式来匹配待查询的XML文档树以得到所需要的、与模式树相吻合的查询结果，此效率在很大程度上取决于XML模式树的大小，那么尽可能快速地查找并删除查询模式树中的冗余节点就变

论文研究-基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法.pdf, 在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向数据库的数据挖掘经常要处理大量、高维的数据.在这种情况下

针对模糊C-均值聚类算法过度依赖初始聚类中心的选取,从而易受孤立点和样本分布不均衡的影响而陷入局部最优状态的不足,提出一种基于自适应权重的模糊C-均值聚类算法。该算法采用高斯距离比例表示权重,在每一次

内附一份模糊C均值聚类FCM算法的程序及其说明，从基本原理上阐述了算法的原理及应用，程序可通用。

function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options)