传统核可能性C均值(KPCM)算法仅考虑类内的紧密性而忽略了类间的距离关系,在对边界模糊的数据进行聚类分析时,会引起因聚类中心距离小或重合引起的边界点误分问题。为解决上述问题,在核可能性C均值基础上引
在入侵检测系统中,未知标签数据容易获得,标签数据较难获得,对此提出了一种基于进化半监督式模糊聚类入侵检测算法。算法利用标签数据信息担任染色体的角色,引导非标签数据每个模糊分类的进化过程,能够使用少量的
针对图像噪声过多以及模糊度过高所造成的多光谱图像视觉效果较差、图像细节难以分辨等问题,提出了一种模糊核聚类的线性滤波多光谱图像增强算法。该算法采用模糊核聚类的去噪方法,对分解图像得到的模糊系数进行了阈
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
跨物种的生物序列比较已经被广泛应用于基因功能预测,而越来越多的实验表明序列相似性并不足以保证基因功能相似.为了精确确定基因功能,不仅需要考虑序列性质,还需探索基因表达信息的特性,因为基因表达的改变往往
特征加权的模糊C聚类算法,陈新泉,,本文首先推导给出了FCM聚类算法与特征权重最优化相结合的优化迭代公式,接着将计算中心平均点的公式代入到隶属度的更新公式和特征
一篇关于模糊C均值聚类的论文,其中使用了分水岭算法。是彩色图像分割的文章
在电视广播中,商业广告是获取利润的一个重要的手段,商业广告的按时、按要求播出是广告商支付广告费用的必要前提,这其中就需要一个对电视台广告播出的有力的监控手段。提出了一个可行的解决方案,并针对原始视频进
matlab实现模糊C均值聚类,附带包含600个2维数据的数据集,可视化展示结果。数据集有3类,分别分布在第一、二 三象限。
模糊c均值聚类 利用强大的图像处理软件matlab 实现的