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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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模糊聚类方法实现，重点实现分类，有详细解释-Fuzzy clustering method, focusing achieve classification, explained in detail
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在matlab软件中，自己编程实现的一个分类算法，算法首先采用kmeans与fcm聚类分析方法进行采样，然后利用svm对选取得样本进行分类-In matlab software, own programming to achieve a classification algorithm, the algorithm first used fcm kmeans cluster analysis methods and sampling, and then use the elections to
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matlab中FCM分类的代码，是我看过代码中，相对简单的，适合初学者使用-FCM classification code in matlab, I have seen the code, relatively simple, suitable for beginners
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对indianna州农业图FCM分类，实现了分类结果。-State Agricultural diagram of indianna FCM classification, to achieve the classification results.
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为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征，提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法，采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识
别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解，利用
奇异值分解技术进一步提取各模态特征，通过FCM形成标准聚类中心，采用海明贴近度对测试样本进行分类，并通过计算分类系数和“卜均模糊嫡对分类性能进行评价，将该方法
应用于滚动轴承变负荷故障诊断。通过与基于经验模态分解的特征提取方法对比，该方法对标准FCM
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Improved genetic algorithm and fuzzy C- means clustering MATLAB source. The fuzzy C- means algorithm is easy to converge to local minima, in order to overcome the shortcomings of the genetic algorithm is applied to fuzzy C- means algorithm (FCM) opti
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模糊聚类识别算法，可以用于机械故障诊断中的故障分类(Fuzzy clustering recognition algorithm can be used in fault classification of mechanical fault diagnosis)
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使用模糊C均值聚类（FCM）的方法对状态进行分类，其优点首先是可以根据实际情况自动确定聚类中心，减少人工干涉的因素，其次，对状态特征参数不是进行硬分类，而是通过隶属度的表征方式对其聚类，更加符合现实状态类别之间不具备明显界限的实际问题。(The use of fuzzy C mean clustering (FCM) method to classify the state, its advantage is first can automatically determine the clust
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