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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
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.
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
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.)