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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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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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层次模糊聚类的算法实现，一个用C或者C++写的kmeans算法，最新的聚类算法-Level fuzzy clustering algorithm, one using C or C++ written kmeans algorithm, the latest clustering algorithm
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模糊均值聚类FCM算法对图像的颜色聚类 进行图像分割 聚类个数和聚类中心都是事先决定的-Fuzzy-means clustering algorithm FCM clustering for color image segmentation and clustering the number of cluster centers are determined in advance
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Fuzzy C-Mean Clustering algorithm implementation in c sharp
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Fuzzy C-mean Clustering algorithm for wireless sensor networks
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模糊C均值聚类算法处理的图像分割，模糊C均值聚类算法处理的图像分割-An image segmentation method via fuzzy c-means clustering with edge and texture information is proposed. it uses the weighting fuzzy c-mean clustering algorithm to fast implement the segmentation procedure.
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加入邻域信息的空间模糊c均值聚类算法的代码。-Join neighborhood information, spatial fuzzy c-means clustering algorithm code.
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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。-Fuzzy C-means algorithm converges to local minimum points easily, in order to overcome the shortcomings of genetic algorithm is applied to fuzzy C-means al
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模糊C均值聚类算法的C++实现代码模糊C均值聚类算法的C++实现代码-Fuzzy C means clustering algorithm C++ implementation code fuzzy C means clustering algorithm C++ implementation code
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模糊C均值聚类算法的步骤还是比较简单的，模糊C均值聚类（FCM），即众所周知的模糊ISODATA，是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种聚类算法。-Fuzzy C-means clustering algorithm is relatively simple steps, fuzzy C-means clustering (FCM), known as fuzzy ISODATA, is used to determine the membership of each data poi
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模糊C均值模式识别聚类算法相关的C++源程序代码-Fuzzy C-means clustering algorithm of pattern recognition related to the C source code
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k均值算法是模式识别的聚分类问题，采用模糊C均值对数据集data聚为cluster_n类 -k-means algorithm is a pattern recognition poly classification,by using Fuzzy C-Means data sets, data gathered cluster_n class
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模糊C均值聚类算法，在C均值的基础上加入隶属度。-Fuzzy C-means clustering algorithm, on the basis of the C mean join the membership.
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模糊C均值聚类算法用于图像分割，可以直接应用-Fuzzy C-means clustering algorithm for image segmentation, can be directly applied
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该算法引入遗传算法对模糊c均值算法进行改进，并在iris数据集中进行实验验证，得到很高的正确率。-The algorithm genetic algorithm fuzzy c-means algorithm is improved, and focus on experiments in the iris data to obtain a high accuracy.
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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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模糊c均值聚类算法的实现，还有相对的测试数据集(Fuzzy C-Means clustering algorithm)
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