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模糊C均值FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就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。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,
模式识别中对C-均值聚类算法的改进版本:采用自适应模糊C-均值聚类算法,对图像进行分类。
鉴于直觉模糊集理论作为模糊理论的推广已得到广泛的应用, 研究了将模糊??c- 均值聚类推广为直觉模 糊??c- 均值聚类(IFCM) 的途径和方法, 分析了现有的几种IFCM 算法, 并提出了一种基于
自己写的模糊C均值聚类算法MATLAB实现
该代码是模糊均值聚类算法源代码,用C#语言编写,对于数据挖掘的学员有一定帮助。
模糊C均值聚类算法可有效的解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于matlab平台、采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类,并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明,基于模糊C均值聚
模糊C均值聚类Matlab源程序,结合数据进行实验,效果较好.
code1采用均值漂移聚类分割,但是需要设置半径,里面还有一个根据连通区域分割,可以不用设置参数就可以分割,里面还有另外一个均值漂移聚类分割,欢迎学习
针对现有无须重新初始化的变分水平集分割模型,存在对边缘模糊、对比度差等图像不是很敏感、分割效果不理想的问题,提出了一种基于核模糊聚类的变分水平集医学图像分割方法。将原始图像进行核模糊C-均值聚类,把得
Fuzzy K-means for clustering
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