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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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一个关于FUZZY kmeans算法的matlab源程序 有带聚类分析结果-Kmeans algorithm on matlab source are the result of cluster analysis with
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fuzzy clustring and fcm
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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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采用K- means 算法和FCM 算法实现对47 个城市竞争力的聚类分析-Using K-means algorithm and FCM algorithm to achieve the competitiveness of 47 cities in the cluster analysis
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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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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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大多数经典聚类分析算法的matlab实现，包括K均值、模糊聚类（FCM）、SOM、Kohonen、EM、DBSCAN、等！-ON划词翻译ON实时翻译
Most of the classical clustering algorithm matlab implementation, including K means, fuzzy clustering (FCM), SOM, Kohonen, EM, DBSCAN, etc.!
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FCM聚类分析matlab代码可进行模糊c聚类分析！(FCM clustering analysis of matlab code for C fuzzy cluster analysis!)
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