说明：模糊C均值聚类分析Matlab使用实现，内含实例，方便易用！！算法分类数给定，寻找出对事物的最佳分析方案，此类方法是基于目标函数聚类的。

matlab 源代码 分析 经典

说明：根据实验数据设计K均值聚类分析分类器，实验数据采用遥感彩色图像，以图像的所有象素为样本集，每一象素点的R、G、B值作为其特征向量。1）选择合适的类别数K和初始聚类中心。2）选择距离测度。3）设计迭代中止条件，或人为设定迭代次数。

matlab

说明：针对K-SVD算法和BM3D算法的不足，本文提出了基于字典学习和结构聚类的图像去噪算法。该算法首先通过字典学习得到含噪图像的冗余字典，然后对相似的图像块进行聚类构成块群，并通过迭代收缩和L1正则化约束，对同类的图像块在字典上进行稀疏表示，以达到降噪的目的。实验结果表明，在常规的图像处理上，本文提出的...

说明：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

matlab 算法 源码 遗传 改进 模糊 均值

说明：应用背景本代码是基于与人工蜂群的数据聚类算法。该代码提供了比K-均值算法更准确的结果。关键技术人工蜂群优化（ABCO）是自然的启发启发式优化方法，这是类似于在自然界寻找食物的方式的蜜蜂，以及优化算法搜索最佳的组合优化问题。 ；通过建模的分区问题作为一个一个优化问题，该聚类算法。

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说明：聚类问题是普遍存在于众多领域的基本问题，如模式识别、图像处理、机器学习和统计学等。聚类的基本形式定义为在已给的数据集合中寻找数据点集的同类集合。

matlab 算法 均值

说明：    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终的分类结果。

matlab 算法 源代码 遗传 改进 模糊 均值

说明：对旧金山海岸的极化SAR数据进行分类。根据图像像素点的散射特性采用Freeman分解对图像进行分类，利用wishart聚类算法聚类，最后得到极化sar数据的分类结果。保证了图像的极化特性和散射特性。

wishart分类 极化SAR SAR-图像分类 SAR散射 SAR-classification

说明：自己写的Normalized Cut图像分割，聚类程序，程序非常清晰，花了很长时间调试。

normalized-cut 聚类图像分割 Ncut-图像分割 ncut 聚类-图像分割

说明：竞争学习matlab工具箱，其中包含som网络，rpcl聚类等

SOM工具箱聚类 graph-coloring SOM工具箱 som_bmus 竞争学习聚类