Fuzzy C-means算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。1967年,J.B.MacQueen提出的Fuzzy C-means算法是目前为止在工业和科学应用中一种极有影响的聚类技术。Fuzzy C-means 算法实现非常简单,运算效率也非常...
Fuzzy C-MeanClusteringEuclidean DistanceMany clustering algorithms with different methodologies are subjected to be common techniques and main step in many applications in the computer science world. The need of adapting efficient clustering algorithm increases in critical applications (i.e. wireless ...
改进Fuzzy C-means 算法 Fuzzy C-means算法概述 Fuzzy C-means算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。1967年,J.B.MacQueen提出的Fuzzy C-means算法是目前为止在工业和科学应用中一种极有影响的聚类技术。
模糊C-均值聚类算法 1. An algorithm for selecting episode representation frames by using an approach of key frame extraction based on multiple characters and C-Mean fuzzy clustering is detailed in the paper. 该文在子镜头的关键帧提取方法基础上,利用模糊C-均值聚类算法,实现了一种基于子镜头聚类的情节...
改进Fuzzy C-means算法** Fuzzy C-means算法概述 Fuzzy C-means算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。1967年,J.B.MacQueen提出的Fuzzy C-means算法是目前为止在工业和科学应用中一种极有影响的聚类技术...
模糊C-均值算法 1. To improve the convergence rate of the scalar quantization for analog source,the fuzzy c-mean algorithm(FCM) in fuzzy logic was applied to the scalar quantization of analog source through some alteration. 为改进模拟信源标量量化的收敛速度,将模糊逻辑中的模糊c-均值算法进行适当改...
改进Fuzzy C-means算法将该样本集分为三类,其中最多的为cluster-3,其次是cluster-2,再者是cluster-1。为了验证该结果的可行性,又采用了R统计软件对样本进行了聚类分析。 点击标题查阅往期内容 数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据:kmean聚类、层次聚类、时间序列分析:arima模型、指数平滑法 ...
6.Flame Detection Method Based on Fuzzy C-Means Clustering(FCM)基于模糊C均值聚类的火焰检测算法 7.Non-local denoising fast fuzzy C-means clustering algorithm非局部降噪快速模糊C-均值聚类算法 8.Mean-Shift tracking algorithm based on FCM基于模糊C均值的Mean-Shift目标跟踪算法 9.C-Means clustering based...
加权模糊c均值聚类算法2) Weighted fuzzy C-means clustering 加权模糊C-均值聚类 3) weighting Fuzzy c-Means clustering 加权模糊c均值聚类 4) Weighting fuzzy c-means algorithm 加权模糊c-均值算法 5) Weighted fuzzy c mean 加权模糊C均值算法 例句>> ...
To mitigate this problem, Gasch and Eisen [4] modified the initialization method of fuzzy c-means by performing PCA on eigenvectors that describe variation in the gene-expression data to seed centroids. Another source of ambiguity is the requirement of both fuzzy c-mean and k-means clustering ...