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基于遗传算法的动态模糊聚类
基于遗传算法的动态模糊聚类-dynamic fuzzy clustering based on genetic algorithm dynamic fuzzy clustering
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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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文章中主要介绍了遗传算法和模糊聚类相结合在特征提取中选取最有特征向量，极其在故障诊断应用中的优越性。-Article introduces the genetic algorithm and the combination of fuzzy clustering in the feature extraction, select the best feature vector, most in the superiority of fault diagnosis applications.
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这是一个基于改进的免疫遗传的模糊聚类程，敬请大家下载序-This is based on improved immune genetic fuzzy clustering process, please download the sequence we
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用matlab编写用遗传算法改进的模糊聚类算法的程序，-Prepared using matlab genetic algorithm fuzzy clustering algorithm procedures,
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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
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本程序介绍了聚类分析的各种算法，包括层次、动态、模糊和遗传算法，对数值进行模式识别。-This procedure describes the various clustering algorithms, including the level of dynamic, fuzzy and genetic algorithms, pattern recognition value.
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遗传算法改进的C模糊聚类算法源程序.已运行成功，可以作适当修改。-Improved genetic algorithm fuzzy clustering algorithm C source. Has run successfully, you can make appropriate changes.
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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 is easy to converge to a local minimum, in order to overcome this drawback, the genetic algorithm is applied to the fuzzy C- means
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使用C++语言实现遗传算法和模糊C聚类的结合-C++ Implementation of genetic fuzzy clustering algorithm C
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Improved genetic algorithm, fuzzy mean clustering
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