本文介绍了如何使用模糊聚类算法FCM进行图像分割，并提供了MATLAB代码实现。通过将图像像素视为样本，利用FCM算法进行聚类，将像素划分到不同的簇中，最终实现图像分割，对含有噪声和异常值的数据有较好适应性。
基于模糊聚类算法FCM的图像分割matlab实现
图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，其主要目标是将一幅图像划分成若干个不相交的子区域，使得每个子区域内的像素具有相似的特征。图像分割在数字图像处理、计算机视觉和人工智能等领域都有广泛应用。本文将介绍一种基于模糊聚类算法FCM的图像分割方法，并提供MATLAB代码实现。
一、模糊聚类算法FCM
模糊聚类算法FCM（Fuzzy C-Means）是一种经典的模糊聚类算法，它将每个样本分配到每个簇中的概率从0到1之间进行模糊划分，因此能够更好地适应真实数据中存在的噪声和异常值。FCM算法的数学模型为：
JFCM=∑i=1c∑j=1n(uij)m∥xj−vi∥2 J_{FCM}=\sum_{i=1}^{c}\sum_{j=1}^{n}\left(u_{ij}\right)^{m}\left\|x_{j}-v_{i}\right\|^{2} J
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