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在Matlab环境下使用FCM-GRNN聚类算法的实现方法,通过实际应用和研究,证明了其良好的聚类效果。本文还提供了注释齐全的相关程序的下载链接,方便读者深入学习和实践。
matlab均值聚类的基本代码,代码参考自周志华《机器学习》9.4.1节而写的,代码使用matlab矩阵序列化操作,速度会快一点,本代码仅供参考,请尊重原创
K均值聚类matlab源程序,结合数据进行了实验,效果较好.
自己编的K均值聚类的小程序,代码很简单,但是不简洁,有详细注释,可以参考下
很好用的K均值聚类算法 简单易懂 用matlab完成,可以适用于图像分割的K均值聚类
模式识别课程学习,自己编写的matlab的K均值聚类算法,简答易懂。
针对传统模糊C均值(FCM) 聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想且算法执行效率较低的缺陷, 提出一种融合均值平移(mean shift) 的FCM聚类算法. 利用mean shift 算法将图像分成
使用Intel Parallel Amplifier高性能工具,针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题,找出串行程序的热点和并发性,提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB(线程构建模块)和
基于模糊C-均值聚类的遥感影像分类,罗卿莉,,为了很好地解决遥感影像分类的问题,在Matlab平台基础上,采用模糊C-均值聚类算法对遥感影像进行非监督分类,首先介绍了模糊C-均值�
FuzzyC-ordered-meansclustering(FCOM)算法基于排序进行模糊聚类,虽然其鲁棒性得到提高,但是耗时的排序操作降低了算法的效率。本文基于FCOM算法,将排序加权模式进行改进
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