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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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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-FCM algorithm is a clustering algorithm based on the division, which makes the idea is to be divided into clusters with the greatest simila
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FCM算法是应用最广泛的聚类分析方法之一，CFCM也是模糊数学中的一种聚类分析算法。
现在给出的这两个算法是C++代码实现的。 -FCM algorithm is the most widely used method of cluster analysis, CFCM is a kind of fuzzy clustering analysis in the algorithm. Now given by the two algorithms is the C++ code to achi
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K-means Fuzzy Clustering file
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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K均值算法实现。Fuzzy K Means algorithm.-Fuzzy K Means algorithm.
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weka聚类算法中的基础算法,可以作为实验添加到weka中，与其他算法做对比-basic alogrithm in cluster
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code for fuzzy k-mean clustering-code for fuzzy k-mean clustering..
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Fuzzy clustering is a class of algorithms for cluster analysis in which the allocation of data points to clusters is not "hard" (all-or-nothing) but "fuzzy" in the same sense as fuzzy logic.
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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。-FCM algorithm is a clustering algorithm based on division, the idea is to make it to the same cluster is divided into the biggest similari
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matlab开发的FCM（模糊c-均值聚类算法）例程-matlab，cluster，fuzzy c-means，FCM，code
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聚类工具箱,可以实现k-means，fuzzy c-means，agglomerative (hierarchical) clustering等聚类-cluster toolbox
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模糊C均值聚类（FCM）算法是一种经典的模糊聚类分析方法，但其算法初始聚类中心集是随机选取的，从而造成算法的性能强烈的依赖聚类中心集的初始化。-Fuzzy C-Means clustering (FCM) algorithm is a classical fuzzy clustering analysis method, but the algorithm sets the initial cluster centers are selected randomly, resulting in a
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Partition index is a measure ofvalidity similar to partition coeGcient, based on using Pj = ci=1 (uij)m as a
measure ofhow well the jth data point has been classi-
2ed. The closer a pixel is to a codebook entry, the closer
Pj
is to one. Ifa
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这是模糊C均值聚类求出聚类中心以后，待检测样本与聚类中心的贴近程度的计算程序-This is the fuzzy C-means clustering obtained after the cluster center, close to the level of the sample to be detected and clustering center calculation program
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核聚类算法：聚类是将一组给定的未知类标号的样本分成内在的多个类别，使得同一类中
的样本具有较高的相似度，而不同类中的样本差别大。侧重于软聚类（模糊C-均值——FCM），但其描述手段同样适合于硬聚
类（HCM）等同类问题。-Clustering algorithm: cluster is a group of unknown samples given class label into internal multiple categories, so that the same class
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这是遗传算法改进的模糊C-均值聚类MATLAB源代码,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终的分类结果。-This is the MATLAB source code of the improved fuzzy c-means clustering(FCM) based on the genetic algorithm(GA).The initial cluster centers are otained through GA,and the final clust
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Data clustering by using Fuzzy c means, where c means number of cluster, m means weight of membership function matrix, X means data input.
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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 is easy to converge to a local minimum, in order to overcome this drawback, the genetic algorithm is applied to the fuzzy C- means
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