模糊C均值聚类(FCM)算法——C++代码

基于模糊聚类算法中FCM算法 的改进研究 Yunnan universit Department of Computer Science Lei zhiming 2008-05-13 目录 聚类分析的

算法简介 ? k -means 算法也被称为 k - 平均或 k - 均值 是一种得到最广泛使用的聚类算法 它 是将各个聚类子集内的所有数据样本的 均值作为该聚类的代表点算法的主要 思想是通过迭代过程

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模糊C均值聚类声纳图像分割:通过模糊C均值聚类的声纳图像分割实现

使用FCM算法对彩色图像进行分割，效果非常好，唯一的缺陷就是速度比较慢。编译需要OpenCV

c 均值聚类算法 matlab 程序,模式识别里比较有用的算法!

c均值聚类算法小论文，包括原理、实验及结论

C++实现k均值文本聚类算法，已经调试通过，欢迎学习使用

FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。最后基于MATLAB实现了对图像信息的聚类。

使用VC2008编写，用于VC6.0可能会产生一些简单的错误，做出相应的修改即可！ 这是一个针对学生成绩排名的聚类算法应用实例，里面提供了计算相似矩阵的两种算法（绝对值减数法，最大最小值法），还给出了