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聚类分析是研究多要素事物分类问题的数量方法。基本原理是根据样本自身的属性，用数学方法按照某种相似性或差异性指标，定量地确定样本之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度对样本进行聚类。 常见的聚类分析方法有

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1 K-Means聚类 K-Means聚类是最常用的聚类算法,最初起源于信号处理,其目标是将数据点划分为K个类簇,找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解,运算速度较快,缺点

针对模糊C-均值聚类算法分割图像时容易产生模糊边缘的缺点,提出了一种结合图像梯度和模糊C-均值聚类的图像分割方法。该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把

通过比较几种图像直方图均衡化的应用范围,提出一种基于模糊聚类分割的累计直方图均衡化的方法。实验结果表明:与传统直方图均衡化算法相比,使用该方法处理后的图像不仅使灰度值分布更加均匀,增强了整体对比度,而

模糊C均值聚类图像分割算法的matlab实现，，模糊C均值聚 算法 matlab实现 。图像研究的

matlab模糊聚类算法进行图像分割的源程序，适合进行图像分割的学者