说明:模糊 C-均值聚类算法使用最小化功能的模糊 C 均值。该函数计算标准的欧氏距离规范,诱导矩阵的范数是 nxn 恒等矩阵。结构数组中收集到的分区的结果。
matlab 模糊 均值
说明:基于Matlab的模糊C-均值聚类算法的实现,可以用硬分割或软分割进行图像分割
matlab 算法 fcm
说明:应用背景 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称( FCM)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。...
matlab 分析 模糊 用于 均值
说明:为了精准、稳定地提取滚动轴承故障特征,提出了基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,采用标准模糊C均值聚类(fuzzy C means clustering, FCM)进行故障识 别。对同一负荷下的已知故障信号进行变分模态分解,利用 奇异值分解技术进一步提取各模态特征,通过FCM形成标准聚类中心...
滚动轴承 分模态分解 奇异值分解 C均值聚类 FCM 分模态分解 奇异值分解
说明:模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中,模糊C-均值( FCM) 算法应用最广泛且较成功,它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度,从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。
说明:利用FLICM算法进行图像聚类的matlab程序代码,相对于FCM(模糊C均值聚类)算法具有较强的抗噪能力。
flicm 模糊聚类 模糊聚类-图像 FLICM-matlab fcm
说明:基于模糊C-均值聚类算法的图像分割,消除二值分割的非此即彼的缺陷。
模糊分割 segmentation-fcm FCM分割 聚类-图像分割 fcm图像分割
说明:应用背景isodata聚类算法可以通过类的自动合并与分裂,得到较为合理的类型数目c。它的聚类效果相比于c-均值算法而言具有更好的聚类效果,实现过程更为复杂。适用于聚类各种场合。关键技术 isodata聚类算法中,起始聚合中心的选取对聚类过程和结果都有较大的影响,如果选择的好,则算法的收敛速度快,聚类...
matlab 算法 实现 isodata
说明:基于核函数的模糊C聚类均值(fcm)算法
核模糊C 聚类 基于核的 模糊C均值聚类 C均值算法
说明:[L, C, D] = FKMEANS(X, k),使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点,列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...
matlab 均值 快速