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Fuzzy C-Means Clustering (FCM)
Possibilistic C-Means Clustering (PCM)
Fuzzy-Possibilistic C-Means (FPCM)
Comparison of FCM, PCM and FPCM,Fuzzy C-Means Clustering (FCM)
Possibilistic C-Means Clustering (PCM)
Fuzzy-Possibilistic C-Means (FPCM)
Co
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遗传算法改进的模糊C均值聚类的matlab源程序 可以运行 格式需要更改,Improved genetic algorithm fuzzy C-means clustering can run the matlab source code need to change format
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遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码
模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
-Value algorithm (FCM) of the optimization calculations, by the genetic algorithm is the initial cluster centers, and the
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使用c-均值聚类算法在IRIS数据上进行聚类分析，随机选择三个初始聚类中心，经过多次迭代，最终将150个样本分为三类。-Use c-means clustering algorithm in the IRIS data on the cluster analysis, three randomly chosen initial cluster centers, through a series of iterative, 150 samples will eventually fall into
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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.
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Fuzzy Clustering.
Problem: To extract rules from data
Method: Fuzzy c-means
Results: e.g., finding cancer cells
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Fuzzy C-mean Clustering algorithm for wireless sensor networks
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fuzzy c means clustering-fuzzy c means clustering
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fuzzy c-means clustering programe
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在matlab平台下实现的FCM（模糊C均值）聚类分割-In the matlab platform to achieve FCM (fuzzy C mean) clustering segmentation
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利用模糊c—均值聚类方法将data 数据向量；3表示分成三类；center表示分类中心-Using fuzzy c-means clustering method to the data vector data 3 that is divided into three categories center said the classification center
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。-Fuzzy C-means algorithm converges to local minimum points easily, in order to overcome the shortcomings of genetic algorithm is applied to fuzzy C-means al
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该代码是matlab编写的C均值聚类算法，具有速度快，聚类效果好的特点-The matlab code is written in C means clustering algorithm, a fast clustering and a good effect
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模糊C均值聚类算法的C++实现代码模糊C均值聚类算法的C++实现代码-Fuzzy C means clustering algorithm C++ implementation code fuzzy C means clustering algorithm C++ implementation code
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C均值算法是一种很好的动态聚类算法，在实际中具有很高的应用价值。-C means algorithm is a good dynamic clustering algorithm, in practice has a high application value.
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利用C++实现C均值聚类算法。模糊c均值聚类算法因算法简单收敛速度快且能处理大数据集，解决问题范围广，易于应用计算机实现等特点受到了越来越多人的关注，并应用于各个领域。-C means clustering algorithm in C++
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模糊C均值模式识别聚类算法相关的C++源程序代码-Fuzzy C-means clustering algorithm of pattern recognition related to the C source code
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Fuzzy C-Means CLustering
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用模糊C均值聚类算法完成对输入数据的聚类。(Clustering using fuzzy C means clustering algorithm)
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模糊c均值聚类算法的实现，还有相对的测试数据集(Fuzzy C-Means clustering algorithm)
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