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FuzzyCMean
- 一个用VC++开发的采用模糊C均值聚类算法.-a VC development of the fuzzy c-means clustering algorithm.
AimprovedFuzzyCMeans
- 关于模糊c-均值算法改进及其对卫星遥感数据聚类的对比，文章对模糊c-均值算法提出一改进意见，并通过实践证明。
improvedregion3
- 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。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。
gaMatlab
- 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
fcm-mine
- 模糊C均值聚类算法。可以对数据集进行聚类。-fcm
Fuzzy-C-means-clustering
- 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
C-means-clustering-algorithm
- 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++
FCM
- 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, the idea is to make it to the same cluster is divided into the biggest similari
FLICM
- FLICM是基于模糊局部信息C均值聚类方法，是对传统FCM聚类方法的最新改进方法，其效果明显优于传统算法。-A novel and robust FCM framework for image clustering called Fuzzy Local Information C-means (FLICM) clustering algorithm.
Fuzzy-C
- 模糊C均值聚类算法的步骤还是比较简单的，模糊C均值聚类（FCM），即众所周知的模糊ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。-Fuzzy C-means clustering algorithm is relatively simple steps, fuzzy C-means clustering (FCM), known as fuzzy ISODATA, is used to determine the membership of each data poi
C-Means-clustering-code
- 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
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
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
Algorithms-for-FCM
- 模糊聚类方法在C均值聚类算法中的应用研究；作者: Sadaaki Miyamoto-Algorithms for Fuzzy Clustering Methods in c-Means Clustering with Applications Studies in Fuzzine（FCM）
gafcm
- 这是遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源代码,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终的分类结果。-This is the MATLAB source code of the improved fuzzy c-means clustering(FCM) based on the genetic algorithm(GA).The initial cluster centers are otained through GA,and the final clust
KFCM
- 核模糊C均值聚类（KFCM）算法，广泛应用于模糊聚类分析算法．-KFCM Algorithm
fuzzy-c
- 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 is easy to converge to a local minimum, in order to overcome this drawback, the genetic algorithm is applied to the fuzzy C- means
FCM.m
- 使用模糊C均值算法对数据集进行聚类分析，效果良好。(The fuzzy C means algorithm is used to cluster the data sets, and the results are good.)