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一个关于c均值的聚类源程序,在matlab下运行-one on the c-means clustering source, operating under the Matlab
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模糊c-均值算法是模糊聚类中最常见、应用最广泛的分析方法之一．经典FCM算法理论和应用的研究已经相当成熟，Bezdek业已证明算法的收敛性［6］，许多软件提供了多种方便的FCM工具箱(如Matlab中FCM工具箱等)．但是传统FCM算法处理的是普通数据集，不能直接处理区间数，得到的聚类原型也不是区间数．针对区间数，一种直觉的方法是分别对左区间值和右区间值作FCM，并把得到的聚类原型分别作为区间型聚类原型的左右区间值，但这种方法已经被证明是行不通的［6］-fuzzy c-means cluster
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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 C-mean Clustering algorithm for wireless sensor networks
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fuzzy c means clustering-fuzzy c means clustering
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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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README file for Yashil s FCM Clustering MATLAB (Y_FCMC) Toolbox Ver. 1.04
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This MATLAB Toolbox contains M-files for the following clustering algorithms
1. Fuzzy C-Means
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this is code for fuzzy c mean clustering
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采用不同算法编的一些模糊C-均值聚类（FCM）的matlab程序。-Compiled using a number of different algorithms of fuzzy C-means clustering (FCM) in the matlab program.
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This illustrates how to use Fuzzy C-Means clustering for Iris dataset.
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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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MATLAB实现C均值聚类算法，未调用现有算法，完全由本人完成。-MATLAB C-means clustering algorithm, call the existing algorithm is not completely done by me.
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模糊C均值聚类，matlab程序，简单易懂，程序可以运行。(Fuzzy C means clustering, Matlab code, easy to understand, the program can run.)
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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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基于fuzzy c-means（FCM）的无监督模糊聚类算法，输出值有：各个样本的类别标签、目标函数在每次迭代后的值、聚类中心以及聚类区间。内有测试数据data.mat，点击 test.m 可以完美运行。(The unsupervised fuzzy clustering algorithm based on fuzzy c-means (FCM) outputs the class labels of each sample, the value of the target function
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