搜索资源列表
fcm
- 模糊c均值聚类算法在MATLAB中的代码，非常好用-Fuzzy c-means clustering algorithm in MATLAB program can definitely use. . . . .
FLICM
- 基于局部模糊C均值聚类算法的图像分割的Matlab源代码-Image segmentation based on local fuzzy C-means clustering algorithm
Clustering-Algorithms
- 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种
FCMclust
- 模糊C均值聚类算法 这是最原始的 包里含有试验用到的图片 可运行得出结果 matlab程序-Fuzzy C-means clustering algorithm which is the most original bag containing the test images used to run matlab program outcome
K-means-C
- K-means实现数据聚类，其中包括数据维度，数据分类数-K-means clustering data, including data dimensions, data classification number, etc.
FCM
- 自己实现的，模糊C均值聚类的代码，在K-mean上添加了隶属度矩阵。注释详细，方便理解算法步骤-my implementation, Fuzzy C-Means clustering code in the K-mean adding a membership matrix. Notes detailed, easy to understand algorithm steps
22
- 模式识别 ， C均值 ， K聚类 C++编写 -Pattern Recognition, C-means, K clustering C++ try to write
C_means
- 采用模糊C均值对数据集进行聚类分析的matlab实现方法 -Using Fuzzy C-Means clustering analysis of data sets of matlab implementation
FCM
- FCM，C模糊聚类算法，用于图像分割处理，是原创matlab代码。-FCM C means matlab algorithm
cmean
- 聚类算法中的C均值聚类算法，课自己设定数值和分类数，输出聚类结果-Clustering algorithm C-means clustering algorithm, set their own values and lessons classification number, the output clustering results
cluster-analysis
- 进行模糊C均值聚类,读取数据，并进行标准化变换-Fuzzy C-means clustering, data is read and converted to standardize
PR
- 各种模式识别算法源码，包括c均值聚类，层次聚类，fisher判决器，贝叶斯判决，神经网络等算法-Pattern recognition algorithm source code, including c-means clustering, hierarchical clustering, fisher judgment, a judgment Bayesian neural network algorithm
K-means
- C C++ K-means算法的实现，希望能帮上大家。-C C++ K-means algorithm, hope to help you
k-means
- C语言编写的一种模式识别里的重要的模糊聚类方法K-means算法的C程序-A pattern recognition C language' s important Fuzzy clustering methods K-means algorithm C program
Lap1_K-means
- K-means C# this is algorithm too simple
Clustering_Toolbox
- Robert Gordon University的一个研究人员写的k-means聚类算法工具箱，内容完整可运行。-Includes k-means, hierarchical (single-, complete- and mean-linkage), EM for Gaussian Mixture Models, fuzzy c-means, and a demo.
C-example001
- 在屏幕上显示0~360度的cos(x)曲线与直线f(x)=45*(y-1)+31的迭加图形。其中cos(x)图形用“*”表示，f(x)用“+”表示，在两个图形相交的点上则用f(x)图形的符号。 图形迭加的关键是要在分别计算出同一行中两个图形的列方向点坐标后，正确判断相互的位置关系。 在屏幕上显示0~360度的cos(x)曲线与直线f(x)=45*(y-1)+31的迭加图形。其中cos(x)图形用“*”表示，f(x)用“+”表示，在两个图形相交的点上则用f(x)图形的符号。-Displa
C-example002
- 在屏幕上显示0360度的cos(x)曲线与直线f(x)=45*(y-1)+31的迭加图形。其中cos(x)图形用“*”表示，f(x)用“+”表示，在两个图形相交的点上则用f(x)图形的符号。 图形迭加的关键是要在分别计算出同一行中两个图形的列方向点坐标后，正确判断相互的位置关系。-Displayed on the screen of 0 to 360 degrees cos (x) curve and the straight line f (x) = 45* (y-1)+31 superpos
PatternRecognition
- (1)Bayes分类 已知N=9， =3，n=2，C=3,问x= 应属于哪一类？ (2)聚类 使用c－均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析 (3)鉴别分析 在ORL或Yale标准人脸数据库上完成模式识别任务。 用PCA与基于核的PCA（KPCA）方法完成人脸图像的重构与识别试验。-(1) Bayes classification Known N = 9, = 3, n = 2, C = 3, x = should ask which cat
cmean
- c均值算法，模式识别，可以运行的正确程序。-C means algorithm, pattern recognition, can correct program.