FCM聚类算法的实现方法 FCM算法的实现主要包括以下几个步骤: 1. 初始化:首先,需要设定聚类的数量C,以及模糊参数m(通常m > 1,m越大,聚类的模糊性越大)。然后,随机初始化每个聚类中心的坐标和每个数据点的隶属度矩阵U。 2. 更新隶属度矩阵:根据当前的聚类中心和模糊参数m,按照公式更新每个数据点对所有聚类中心的...
1.任选一个模式样本作为第一聚类中心Z1。 2.选择离Z1距离最远的模式样本作为第二类聚类中心Z2。 3.逐个计算每个模式样本与已知确定的所有聚类中心之间的距离,并选出其中的最小距离。 4.在所有最小距离中选出一个最大距离,如果该最大值达到||Z1-Z2||的一定分数比值以上,则将产生最大距离的那个模式样本定义...
改进FCM的图像聚类方法
多尺度FCM聚类算法 1.1 多尺度分析 多尺度分析源于傅里叶变换,但其理论研究和实际 应用领域已经远远超过傅里叶变换所研究的成果。因此, 多尺度方法可以应用于时间序列信号分析,即对时间序列 信号建立一个从宏观到微观的 问几何模型,包含了空问 尺度、时间尺度及语义尺度等⋯。
专利摘要:本发明属于医学图像处理领域,提供了一种用于脑肿瘤图像分割的深度证据FCM聚类方法,解决了医学图像分割中不能很好地保留学习到的特征空间中数据生成分布的局部结构和边缘区域划分不清晰的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S10、对脑肿瘤MRI图像进行预处理;S20、利用自编码器对输入脑肿瘤图像进行特征学习并实现...
1、针对现有技术的不足,本发明公开了一种应用fcm聚类算法的网络检测数据的方法,对网络流量数据进行聚类分析,快速、准确地检测网络中的异常情况,提高网络的安全性;通过采用多线程和异步i/o结合工作方式实时收集多维度网络数据,提高网络数据捕获的效率;通过数据质量反馈模块监控捕获网络数据质量并反馈改进,提高数据聚类分析...
基于禁忌粒子群优化的FCM聚类方法
针对综合评价过程中隶属函数建立存在主观性和随机性以及部分系统缺乏指标阈值的问题,引入模糊聚类的思想,建立基于FCM理论的评价模型。当指标阈值存在时,通过阈值确定FCM的最佳聚类中心,得到隶属度矩阵;不存在时,通过AP聚类确定FCM的初始聚类中心,改善传统算法对聚类中...
一种基于粒子群优化的FCM聚类方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于遗传算法的可变加权FCM聚类方法改进研究