说明：进行kcm和fcm聚类分割图象的性能比较

FCM聚类分割 聚类性能 fcm与kcm的原理 KCM fcm

说明：利用c均值方法对图象进行聚类分割，此为matlab环境下的仿真代码

mean-c++ C_mean 聚类-分割 聚类-分割-matlab C均值

说明：图像颜色聚类分割，实现了图形分割，基于RGB特征并显示出来。

图像颜色分割 RGB颜色分割 颜色-聚类 rgb图像分割 颜色图像分割

说明：均值漂移聚类的源程序，用mean shift 进行聚类，以及绘图显示，很有价值

漂移聚类 mean Mean-shift聚类 均值漂移-matlab 均值漂移

说明：用K-means算法对数据进行聚类分析，得到不同K值情况下的聚类结果并绘制出了J-K关系图。

K聚类 K. graph-cluster K-Means聚类 Kmeans

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：FCM实现，FCM中的可以用在模糊聚类的图像分割当中

FCM--matlab 图像--聚类 模糊分割 FCM图像 分割模糊图像

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：贝叶斯分类程序，用于图像的分割，二值化等，是模式识别中的一种基本分类方法。 k均值聚类，神经网络。

贝叶斯分类 图像分割 二值化 k均值聚类 神经网络

说明：二型模糊聚类算法实现医学脑部组织图像分割

二型模糊 分割脑部-matlab 脑部分割 医学图像 聚类医学图像