Weight Fuzzy C-means Algorithm Based on 1D histgram

样本加权模糊聚类，可用于各种功能，只需改变输入即可-Sample weighted fuzzy clustering can be used for various functions, simply by changing the input to

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

模糊聚类算法，用于对摩多从数据进行聚类，亲自测试还是有点用的(Fuzzy clustering algorithm for clustering data from the multi Yin, personally tested, or a little useful)

采用模糊C均值对数据集进行聚类，是一种很有效的聚类方法(Clustering data sets using fuzzy C-means is a very effective clustering method)