说明：像素聚类区域成长法。顾名思义，此方法从一个种子像素开始，通过如平均灰度，组织纹理及色彩等性质的判断，将具有类似性质的像素逐一纳入所考虑的区域中，使此区域由种子逐渐成长成一个性质相似的图像区块。
像素聚类 区域成长法 图像区块
说明：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。
图像模糊识别 mean 图像识别聚类 fcm-matlab segment
说明：k-均值是一个最简单的无监督学习算法，解决了众所周知的聚类问题。该过程遵循一个简单和容易的方法对给定的数据集通过一定数量的集群（假设k集群）固定。其主要思想是定义K中心，每一个集群。这些重心shoud在狡猾的方式，因为不同的位置会导致不同的结果。因此，更好的选择是把它们尽可能的远离对方。下一步是把每...
matlab 分割 图像 方法 使用
说明：K-均值聚类，比较好的聚类方法，应用广泛
K. K-Means聚类 K-means-matlab k-mean-聚类 kmeanscluster
说明：动态时间弯曲距离精确计算的Dijkstra方法 dtw聚类的，需要的拿走，十分实用，亲测有效，需要的赶紧下.
dtw聚类 DTW-clustering
说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。
matlab 分割 图像 基于 方法 变换
说明：模糊C－均值聚类算法，使用VC++与matlab 编程两种方法实现算法
模糊C均值 模糊C均值聚类
说明：实现了Fuzzy C-Mean的方法，这是一种基于模糊数学的聚类方法，很好用！
fuzzy-c-mean mean 聚类-模糊 content_type=downloa
说明：模糊聚类分析方法在DNA序列分类中的应用
模糊数学、并行算法
数学算法
