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搜索资源列表

  1. 核模糊c均值聚类程序

  2. 模糊c均值图像聚类程序，核模糊c均值聚类，核聚类算法

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-07-02
    • 文件大小：116736
    • 提供者：ghost_wgs

  1. 遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源码

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-27
    • 文件大小：3072
    • 提供者：mingchun

  1. 基于混合策略的演化模糊C均值算法 C++ 源代码 FCM

  2. 基于混合基于混合策略的演化模糊C均值算法 C++ 源代码 FCM 策略的演化模糊C均值算法 C++ 源代码 FCM

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-06-03
    • 文件大小：14336
    • 提供者：rlightning

  1. 模糊C均值聚类算法C++

  2. 模式识别模糊C均值算法，编写了函数计算特征向量集合的模糊隶属度,并判断分类，VC6.0编译，有注释

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-12-05
    • 文件大小：552960
    • 提供者：taines0xjy

  1. 模糊C均值FCM聚类算法详解

  2. 模糊C均值 FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值 算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。 1973年，Jim Bezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授，模糊数学领域泰斗)提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。 深圳电信培训中心（中通信息培训中心）徐海蛟博士上课电子资料。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-01
    • 文件大小：65536
    • 提供者：helloabc99

  1. 模糊C均值聚类算法在识别中的应用研究

  2. 本文描述了聚类理论及模糊C均值算法，提出模糊C均值算法在识别中的应用算法，并指出该算法的优点和需要改进之处。

  3. 所属分类：互联网

  1. 模糊C均值聚类（FCM）算法

  2. 模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。对模糊聚类进行了概述，从理论和实验2个方面研究了模糊c均值聚类算法。

  3. 所属分类：互联网

  1. 模式识别:模糊C均值算法（实现iris数据分类）（C语言）

  2. 源程序源代码，运行结果截图，保证可用。 模式识别:模糊C均值算法（实现iris数据分类）（C语言）

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-01-18
    • 文件大小：880640
    • 提供者：pingziyu117

  1. 模糊C均值算法聚类MATLAB实现

  2. 模式识别 模糊C均值算法 聚类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-07-11
    • 文件大小：39936
    • 提供者：wangyouweinuo

  1. 基于C均值与模糊C均值的SAR图像分类

  2. 基于C均值与模糊C均值的SAR图像分类，C均值分类方法是一种典型的动态聚类方法，模糊C均值算法是把n个向量xi(i=1，2，…，n)分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：xuping6311846

  1. 模糊c均值算法

  2. 此资源为一种模糊C均值算法的C++程序。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-08-21
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u011773029

  1. 密度和有效性指标的自适应模糊C-均值算法

  2. FCM算法作为基于目标函数的模糊聚类算法中最经典的算法之一，在实际应用中得到了深入的研究，但FCM算法需要人为给定分类数C，因此破坏了聚类的无监督性。针对FCM算法的不足，提出了利用密度指标确定初始聚类数目上限Cmax，并且对有效性指标进行了改进，计算对于(1，Cmax]中的每一个c对应的有效性函数值，根据有效性评判，确定最佳聚类数，实现了自动得到最佳分类数的算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：347136
    • 提供者：weixin_38724663

  1. 基于减法聚类改进的模糊c-均值算法的模糊聚类研究

  2. 针对模糊c-均值（FCM）聚类算法受初始聚类中心影响，易陷入局部最优，以及算法对孤立点数据敏感的问题，提出了解决方案：采用快速减法聚类算法初始化聚类中心，为每个样本点赋予一个定量的权值，用来区分不同的样本点对最终的聚类结果的不同作用，为提高聚类速度采用修正隶属度矩阵的方法，并将算法与传统的FCM相比。实验结果表明，该算法较好地解决了初值问题，与随机初始化方法相比，迭代次数少、收敛速度快、具有较好的聚类结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：316416
    • 提供者：weixin_38612568

  1. 基于传递闭包和谱聚类的多中心模糊C均值算法研究

  2. 基于传递闭包和谱聚类的多中心模糊C均值算法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38654855

  1. 使用两阶段模糊c均值算法的无监督颜色纹理分割

  2. 无监督图像分割是计算机视觉中的一个基本但具有挑战性的问题。 在本文中，我们提出了一种新颖的无监督分割算法，该算法可以在模式识别中找到各种应用，特别是在计算机视觉中。 该算法名为“两阶段模糊c均值混合方法（TFHA）”，根据图像像素在多个比例和方向上获得的多通道Gabor响应，自适应地对图像像素进行聚类。 在第一阶段，将模糊c均值（FCM）算法应用于质心数的智能估计和聚类质心的初始化，这赋予了新颖的分割算法以适应性。 为了提高算法的效率，我们利用在超像素级别（而不是像素级别）提取的灰度共生矩阵（G

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38538381

  1. 基于生物启发式计算方法的增强型核模糊C均值算法

  2. 基于生物启发式计算方法的增强型核模糊C均值算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：330752
    • 提供者：weixin_38699593

  1. SAR图像分割的边缘保留鲁棒非局部模糊c均值算法。

  2. SAR图像分割的边缘保留鲁棒非局部模糊c均值算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38704156

  1. 基于分区的抑制模糊C均值算法

  2. 基于分区的抑制模糊C均值算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38705014

  1. 模糊聚类：模糊c均值算法-源码

  2. 模糊聚类：模糊c均值算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：382976
    • 提供者：weixin_42128015

  1. 基于自适应加权图像块的广义模糊C均值算法

  2. 广义模糊C均值算法是一种比模糊C均值算法收敛速度更快的算法,然而它在分割灰度图像时对噪声敏感。为了改善其鲁棒性,提出基于图像块的像素灰度值加权的广义模糊C均值算法。该算法利用图像块代替单个像素构建目标函数,图像块内各像素的权重由邻域像素和中心像素空间关系及图像块内各像素灰度关系综合确定。以新目标函数为基础,利用拉格朗日乘子法推导出含图像块形式的隶属度和聚类中心表达式。通过这种方式,将邻域信息融入进聚类进程,提升算法的鲁棒性。利用合成图像和实际图像进行分割实验,结果表明:所提算法具有较强的鲁棒性和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38645669
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