模糊聚类算法(FCM)

FCM聚类 交通状态判别算法研究 代码+相关文献

针对一类具有不确定性三角模糊数多指标信息的聚类分析问题, 基于传统的数值信息FCM 聚类算法, 提出 一种新的聚类分析算法. 首先描述了具有三角模糊数多指标信息的聚类分析问题, 提出并证明了基于三角模

BT-SVM multi-class classification algorithm based on improved FCM clustering

研究火灾识别问题,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响火灾识别的准确率。针对现有分割方法中存在的经验阈值难以确定和因彩色信息丢失导致分割不准确等问题,为了准确识别火灾图像,提出一

直方图加权的FCM聚类算法研究，钱文华，喻超超，提出了一种基于灰度直方图加权的FCM聚类算法，针对静态输入图像，首先采用基于灰度直方图阈值分割的方法实现图像分割，为算法的实

针对传统FCM算法对孤立点比较敏感，须预先指定聚类数目的缺陷，提出一种新的模糊聚类算法NSFCM，将其应用于文本挖掘中。NSFCM对数据对象的隶属度增加一个权值，以减少孤立点对聚类中心的影响。采用平均

Research on Web Log Fuzzy Clustering Algorithm

Fuzzy clustering algorithm analysis and program implementation

将模糊集理论和k-means聚类联系起来，设计了模糊k-means聚类算法，其聚类效果比单纯的k-means要好。

Fuzzy C-means algorithm clustering MATLAB implementation