搜索资源列表
200707171151133491
- 一种基于模糊c均值聚类的彩色图像区域分割方法，该方法首先选用适合的彩色空间，然后利用c均值聚类的方法，最终实现图像分割
模糊C-均值（FCM）聚类算法Matlab实现
- 模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。简单概述模糊聚类的概念，介绍模糊C-均值（FCM）算法，并在matlab软件上对该算法进行仿真，结果表明，该算法设计简单，应用范围广，但改算法仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需进一步研究
fastapcluster.zip
- 改进的邻近聚类方法，比k-means 和模糊c均值聚类好
一种基于模糊聚类的图象分割方法
- 利用模糊C均值对图像进行分割
PCA+FCM
- 利用PCA和模糊C均值相结合的方法实现图象的聚类-Using PCA and fuzzy C-means method of combining images to achieve the clustering
200707171151133491
- 一种基于模糊c均值聚类的彩色图像区域分割方法，该方法首先选用适合的彩色空间，然后利用c均值聚类的方法，最终实现图像分割-Based on fuzzy c-means clustering for color image region segmentation method that first of all choose a suitable color space, and then use c-means clustering ap
textFCM
- 应用FCM（模糊c均值聚类）算法到文本聚类 采用两种方法计算文本相似度 采用ShootSeg分词 采用sogou互联网词库简化特征值计算-err
imagesegmentation
- 模糊C－均值聚类算法,使用VC++与matlab 编程两种方法实现算法-Fuzzy C-means clustering algorithm, using VC++ and matlab programming algorithm in two ways
yiqunmoxingfege
- 基于蚁群算法的模糊C均值聚类医学图像分割方法的研究-Ant colony algorithm based on Fuzzy C-Means Clustering Method for Medical Image Segmentation
FCM
- 模糊c均值聚类方法，可以很方便的分割图像。-Fuzzy c-means clustering method, can be very convenient segmentation image.
Cjulei
- 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
fuzzycm
- 采用模糊C均值聚类方法，能够对样本进行很好的分类，很好用-Fuzzy C means clustering method, the sample can be well classified, very good use
fcm
- 模糊C-均值聚类方法的原函数，不用再进行编写，直接可以哄-the function of FUZZY C CLUSTERING
FCM-C-mean-cluster-segment-[matlab]
- 模糊C均值聚类的matlab实现，模糊C均值聚类是一种利用模糊数学做的聚类方法，属于图像分割的一种。可利用聚类结果用于图像分析和识别。-FCM,C mean cluster segment [matlab].rar
test_FLICM
- FLICM一种基于模糊局部信息C均值聚类方法，是对传统FCM聚类方法的最近改进方法，具有更强的鲁棒性，效果明显优于传统算法。-A novel and robust FCM fr a mework for image clustering called Fuzzy Local Information C-means (FLICM) clustering algorithm.
KFCM-master
- 基于核方法的模糊C均值聚类，考虑到空间数据之间的相关性，结合各点的邻域信息，在原代码中添加邻域信息：(The fuzzy C mean clustering based on kernel method, considering the correlation of spatial data and combining the neighborhood information of each point, adding neighbor
FCM
- 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 aut
FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法
- FCM+KFCM聚类分析两种方法的比较，有聚类效果图(FCM+KFCM cluster analysis of the two methods of comparison, there is a clustering effect map.)
neural networks
- 1.elman神经网络对输入波形进行检测 2.设计具有3个神经元的Hopfield网络 3.建立自适应神经模糊推理系统对非线性函数进行逼近（正弦加滞后） 4.建立自适应神经模糊推理系统对非线性函数进行逼近（正弦多项式） 5.利用模糊C均值聚类方法将一类随机给定的三维数据分为三类(1.Detection of input waveform by elman neural network 2. design a Hopfield
2b509aabc32f4a3be87b452a94226f45
- 结合模糊C均值聚类算法与水平集方法的图像分割代码，分割效果良好。(The image segmentation code based on fuzzy c-means clustering algorithm and level set method has a good segmentation effect.)