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基于c语言实现的聚类算法，运行与visual c++环境下，可以实现均值聚类。-c language based on the clustering algorithm, the operating environment with visual c, means clustering can be achieved.
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模糊c均值,m值，误差限，迭代次数由用户自己输入，聚类效果好。-fuzzy c-means, m value, the error limits, the number of iterations user input, clustering effects.
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这是一个改进的快速实现模糊c-means聚类算法的程序-This is a rapidly improving the fuzzy c-means clustering algorithm procedures
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K-均值聚类算法 vc++图形演示程序-K-means clustering algorithm c++ demo program
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使用VS2005编写的MFC应用程序，实现了基于C均值聚类算法 和 ISODATA聚类算法 。具有直观人性化测试界面。-Written in MFC using VS2005 application, implementation based on C-means clustering algorithm and ISODATA clustering algorithm. With an intuitive user-friendly test interface.
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C均值算法的实现，他是聚类的常见的应用，适合于学习模糊数学的人学习，在VC6.0中运行并通过。-C-means algorithm, he is the common clustering applications, suitable for fuzzy mathematics learning to learn, in VC6.0 run and do pass.
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c均值聚类的c++源程序，可以进行向量的分类计算。-c-means clustering of the c++ source code, the classification of vector can be calculated.
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K Means Algrithm it is in v c#.
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Fuzzy C-Mean Clustering algorithm implementation in c sharp
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k-means clustering algorithm, C means Fuzzy clustering algorithm-k-means clustering algorithm, C means Fuzzy clustering algorithm...
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c语言编写的 C均值 聚类算法源程序，速度很快-c language source code of the C-means clustering algorithm, very fast
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采用模糊C均值对数据集完成聚类，并得到较好的结果-Using fuzzy C means clustering on the complete data set, and get better results
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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，而FCM则是一种柔性的模糊划分-FCM algorithm is a clustering algorithm based on division, and its thinking that it is making is divided into the same cluster of the bigge
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本算法在vc++6.0中进行实验。分别就分解聚类和C-均值聚类两种方法在IRIS数据集上进行操作。分类前先将数据集中的样本顺序打乱形成混合数据。分解聚类中，采用前100个样本用对分法编制程序将数据分为两类。C-均值聚类采用全部的150个样本，将类别参数K设为3，将数据分为三类。-The algorithm in vc++6.0 in the experiment. Separate cluster and decomposition of two C-means clustering metho
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C-均值聚类
BP神经网络信号分析与处理方法，对模拟产生的数据样本进行训-C-means clustering analysis and BP neural network signal processing method, the simulated data generated training samples
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Fuzzy C means clustering
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使用C#语言实现了模糊C均值聚类，可以在特征提取中使用。-This code performs a fuzzy C-means clustering and segmentation of color images, can be used for feature extraction.
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运用遗传优化算法优化模糊C均值聚类，通过全局自适应寻优，寻找出更为精确的模糊聚类中心-Using genetic optimization algorithm to optimize the fuzzy C-means clustering, global adaptive optimization to find a more precise fuzzy clustering center
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模糊C均值聚类算法，在C均值的基础上加入隶属度。-Fuzzy C-means clustering algorithm, on the basis of the C mean join the membership.
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该算法引入遗传算法对模糊c均值算法进行改进，并在iris数据集中进行实验验证，得到很高的正确率。-The algorithm genetic algorithm fuzzy c-means algorithm is improved, and focus on experiments in the iris data to obtain a high accuracy.
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