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FCM_S聚类图像分割程序，经过测试能取得比FCM更好的分割效果
利用聚类技术实现纹理图像分割 a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查
运用K-means算法进行图像分割,K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把
normalized cuts and image segementation这篇论文的作者写的程序，需要和.dll进行联合仿真，最好用2009a以下的版本进行仿真。
详细描述了FCM聚类算法的基本原理,并简要阐述了FCM用于图像分割的基本过程,最后给出FCM图像分割的结果。
压缩包里有三个matlab程序，分别是K-mean聚类、LVQ聚类和混合高斯聚类，数据为两类二维高斯分布的随机点。程序展示了三种聚类算法的基本使用方法。算法原理可以参考周志华《机器学习》的第九章聚类。
Speaker-Recognition 使用高斯混合模型概述这是多伦多大学ECE446 - 感官传播课程的最终项目，项目中开发了一个基于高斯混合模型 (GMM) 的说话人识别系统。系统依赖于Sci
该存储库用于共享IBM Data Professional Certificate的成功项目。 此文件夹用于共享我为推荐在多伦多市区第2部分中开设一家南亚餐厅的位置所做的工作。
PuraNo-新闻注释和聚类 安装 安装Git,DVC和pip: $ sudo wget https://dvc.org/deb/dvc.list -O /etc/apt/sources.list.d
主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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