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一种改进的k—means中文文本聚类算法
针对套用传统的聚类方法对数据流的聚类是行不通的这一问题,提出一种以遗传模拟退火算法为基础的模糊C均值聚类算法(SAGA_FCM)对数据流进行聚类。SAGA_FCM算法有效地避免了传统的模糊C均值聚类算
针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中
C均值动态聚类算法是一种普遍采用的方法,在实际中具有很高的应用价值!
从降低整车厂采购费用和提高零部件供应商服务质量两个效益背反的因素出发,利用双层规划的博弈特点建立模型对汽车零部件供应商选择问题进行定量分析,其中上层规划以整车厂采购总费用最小为目标,下层规划以供应商的
针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始
可以快速从含有运动目标的视频序列中提取出静态背景,简单实用。
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
这是模式分类中的课程代码, 其中包含所有的模式分类算法的实现实验, 程序时用matlab写的,代码质量较高,对学习模式分类 模式识别、 机器学习的同学有很重要的参考价值, 其中经典的算法有:均值聚类算
FCM,模糊C均值聚类的MATLAB实现
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