与模糊分类(Fuzzy c-Means)指标。台湾地区由於土地高度开发,类别混淆情形相当常见,以明确分类方法(如ISODATA) … thesis.lib.ncu.edu.tw|基于6个网页 2. 模糊C均值聚类 源码搜搜-图形图像:28页 ... 数字图像处理 digital image processing模糊c均值聚类Fuzzy c-means多相分割 code_multiphase.r… ...
a毫无挂碍 Not in the least hindrance[translate] aplease,accept our congratulations 正在翻译,请等待...[translate] a但是请听一下我的建议 But please listen to my suggestion[translate] a记题 Records the topic[translate] afuzzy C-means 模糊C意味[translate]...
package com.gloomyfish.segmentation.fuzzycmeans;public class ClusterPoint {private double x;private double y;private int pixelColor;private int originalPixelColor;private double clusterIndex;public ClusterPoint(double x, double y, int col){this.x = x;this.y = y;this.pixelColor = col;this.origi...
4.1 FuzzyCmeans 类结构 FuzzyCmeans类的主要计算逻辑在成员函数fit中,此外还定义了一些成员变量,下面将一一介绍这些成员变量的作用。 namespaceclustering{namespacefuzzyCmeans{template<typenameDataType>classAbstractFuzzyCmeans{public:virtualvoidfit(constDataType*)=0;virtual~AbstractFuzzyCmeans(){}};template<ty...
模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means) 模糊c均值聚类与k均值聚类区别 k均值聚类 k均值聚类的实现中,把每个样本划分到单一的类别中,亦即是每个样本只能属于一种类别,不能属于多种类别。这样的划分,称为硬划分。 模糊c均值均类 为了解决硬划分所带来的问题,因此有了称为软划分的聚类算法,这一类算法中,每个样本不再...
本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。 去年,我们为一位客户进行了短暂的咨询工作,他正在构建一个主要基于微博用户特征聚类研究的分析应用程序。首先对聚类分析作系统介绍。其次对改进Fuzzy C-means算法进行文献回顾,对其概况、基本思想、算法进行详细介绍,再是应用了改进Fuzzy C-means...
相较于k-means的硬聚类,模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下,数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇,指派一个对象到一个特定的簇有些生硬,也可能会出错。故,对每个对象和每个簇赋予一个权值,指明对象属于该簇的程度。当然,基于概率的方法也可以给出这样的权值,但是有时候我们很难确定一个合适的...
function [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter]=fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 模糊 C 均值聚类 FCM: 从随机初始化划分矩阵开始迭代 % [U,P,Dist,Cluster_Res,Obj_Fcn,iter] = fuzzycm(Data,C,plotflag,M,epsm) % 输入: % Data: N×S 型矩阵,聚类的原始数据,即一组有限的观测样本集, ...
摘自:http://ramsey16.net/%E8%81%9A%E7%B1%BB%EF%BC%88%E4%B8%89%EF%BC%89fuzzy-c-means/ 经典k-均值聚类算法的每一步迭代中,每一个样本点都被认为是完全属于某一类别。我们可以放松这个条件,假定每个样本xjxj模糊“隶属”于某一类的。