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mh
- 通过模糊c-均值(FCM)聚类实现图像的分割。-Through the fuzzy c-means (FCM) clustering to achieve image segmentation.
fcm
- 通过模糊c-均值(FCM)聚类实现图像的分割。-Through the fuzzy c-means (FCM) clustering to achieve image segmentation.
C_FCM
- 用C均值聚类方法实现图像分割,matlab实现,包含实验报告-C means clustering method used to achieve image segmentation, matlab implementation, including test reports
Fuzzy-Cmean-partition
- 实现图像模糊C_均值聚类分割,包含算法思想和matlab源程序-Fuzzy C_ c-mean partition
entati
- 非局部加权模糊C均值聚类图像分割Non-locally weighted fuzzy C-means image segmentation-Non-locally weighted fuzzy C-means image segmentation
FUZZY
- 自己写的matlab 模糊C 举止均值聚类算法 已经调试好的 更改图像的名字可以直接运行-program for fuzzy c means
fcm1r
- 对图像进行模糊C均值算法聚类的一个源程序,可以学习一下算法。-The image fuzzy C-means clustering algorithm, a source, can learn about algorithms.
fcmeans
- 实现快速c均值聚类,能快速有效的对图像实现聚类分割,效果不错。-Rapid c-means clustering, can quickly and effectively split the image clustering, good results.
Multi-class-SVM-Image-Classification
- 基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率-Neural ne
FCM
- 模糊C均值聚类(FCM)的matlab代码,包括很详细的注释。适用于图像处理。-Matlab code fuzzy C-means clustering (FCM), including very detailed notes. Suitable for image processing.
cannyedgedetection
- 基于canny边缘检测,模糊c均值聚类的图像分割-Canny edge detection based on fuzzy c-means clustering image segmentation
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
fcmeans
- 该函数能快速的实现对图像分c均值聚类,打包文件中含有完整的程序,还有图片-This function can quickly realize the image points c-means clustering, the archive file contains the complete program, as well as pictures
Code-Segmentation
- 基于WFCM的最优阈值图像分割 阈值化是图像分割中广泛应用的一种有效工具。基于类别可分性准则的Otsu法是性能良好且受到普遍欢迎的自动阈值选择方法。Otsu方法与c均值聚类算法的准则在一定条件下是等价的,而c均值聚类算法还可以快速实现分割问题。目前人们提出了很多基于c均值聚类准则的图像阈值化方法,其中模糊c均值(FCM)是最流行的算法之一。但是FCM算法没有考虑样本矢量间对聚类效果的不同影响,因而使用加权模糊c均值(WFCM)来解决这个问题。-Optimal threshold image se
FCM
- 实现灰度图像的模糊C均值聚类,并显示迭代次数和迭代结果(The fuzzy C mean clustering of gray image is realized, and the number of iterations and iterations are displayed.)
FLICM_Matlab
- 利用FLICM算法进行图像聚类的matlab程序代码,相对于FCM(模糊C均值聚类)算法具有较强的抗噪能力。(FLICM image clustering algorithm matlab code, with respect to FCM algorithm (Fuzzy C-means Clustering) it has a strong anti-noise ability.)