模糊C均值分类（FMC)）

最新推荐文章于 2023-11-01 19:55:33 发布
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【图像分割】基于KFCMC和FMC两种聚类算法实现MRI图像的分割matlab代码
qq_59747472的博客
11-08 641
1 简介 目的:磁共振成像( magnetic resonance imaging , MRI)对脑组织有较好的成像效果,但噪声,偏移场和部分容积效应( partial volume effect , PVE)的存在,使得全自动分割MRI图像面临一定的困难.模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法在脑组织分割中得到较广泛研究.本文以存在噪声和偏移场影响的脑MRI图像分割为应用背景,研究了大量相关方法,探讨FCM算法分割脑部 图像的改进思想.方法本文主要研究了9种FCM算法的理论基础,并通
基于C均值与模糊C均值的SAR图像分类
05-17
基于C均值与模糊C均值的SAR图像分类，C均值分类方法是一种典型的动态聚类方法，模糊C均值算法是把n个向量xi(i=1，2，…，n)分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。
模糊C均值聚类（FCM）python
最新发布
天下弈星~的博客
11-01 2143
详细介绍了模糊C均值聚类的原理，提供使用了skfuzzy和不使用skfuzzy的python实现代码。
模糊c均值聚类_模式识别：K均值算法&模糊c均值算法的应用
weixin_39779528的博客
12-12 1923
1.背景介绍在实际应用场景中我们会遇见很多无监督分类的任务，样本不具有类别标注，我们无法通过有监督学习设计分类器。基于样本间相似性度量的聚类方法是无监督学习的重要组成部分。一般来说，聚类准则是根据样本之间的距离或相似程度来定义的，通常将相似或者相近的样本分成一类，从而实现整体样本的分类。下面我们将介绍K均值与模糊C均值两种经典的动态聚类算法。2.模型建立以及求解方法2.1K均值算法K...
模糊c均值聚类及python实现
Lucky_Go的博客
09-15 6477
原理简介   模糊c均值聚类(Fuzzy C-Means)是引入了模糊理论的一种聚类算法，通过隶属度来表示样本属于某一类的概率，原因在于在很多情况下多个类别之间的界限并不是绝对的明确。显然，相比于k-means的硬聚类，模糊c均值聚类得到的聚类结果更灵活。   模糊c均值聚类通过最小化一下目标函数来得到聚类中心： (1)Jm=∑i=1N∑j=1Cuijm∥xi−cj∥2,1≤m&lt;∞J...
【零散知识】模糊C-均值(Fuzzy c-means, FCM)
fish_like_apple的博客
10-22 1730
前言： {     新买的内存到货了，现在多目标识别是跑起来了，但是由于设计的问题（估计是输出和损失，因为模型的输出没加softmax，并且损失直接是输出与标签的均方差），训练过了几个迭代后模型就只给出全0（磨洋工），见图1。 图1    所以这次还是零散知识，是我之前在工作中了解到的一种模糊聚类——模糊C-均值(Fuzzy c-means, FCM)。 }   正文： {    ...
FCM算法详解：模糊划分与改进的C均值聚类
模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法是一种基于模糊集合理论的聚类方法，它起源于经典K均值聚类(C-Means)的扩展。与K均值算法的硬性划分不同，FCM允许样本点在多个簇中具有一定的隶属度，这使得它能够处理数据中的...
基于FMC遥感图像分类
05-15
在提供的压缩包文件中，"FCM"可能是指实现FMC算法的代码文件，或者是一个包含FMC分类结果的数据文件。为了使用这些资源，你需要具备一定的编程基础，例如Python或MATLAB，以及对遥感图像处理的理解。通过调用或修改...
基于G-MRF纹理信息的FMC侧扫声纳图像分割算法
03-07
本文提出了一种用于侧扫声纳图像分割的改进的FMC(模糊C均值聚类)算法。 由于侧扫声纳图像具有低对比度、低分辨率和高噪声的特点，结合图像纹理特征和原始图像来计算像素点距离聚类中心的距离。 首先，我们利用G-...
【图像分割】基于KFCMC和FMC两种聚类算法实现MRI图像的分割matlab代码.zip
11-09
FMC，即模糊C-均值聚类，是聚类分析中的一种，它对每个像素赋予一个介于0到1之间的隶属度，以反映其属于不同类别的可能性。在图像分割中，这种模糊性可以处理像素与像素间的过渡区域，使得结果更加自然和准确。 ...
模式识别:模糊C均值算法（实现iris数据分类）（C语言）
01-18
源程序源代码，运行结果截图，保证可用。 模式识别:模糊C均值算法（实现iris数据分类）（C语言）
模糊C聚类的一个算法例子
10-30
一个简单的模糊C聚类算法程序，供初学者参考
鸢尾花三分类算法
06-21
数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。
模糊C均值聚类简述
vendetta_gg的博客
06-10 7553
模糊C均值聚类简述 By:Yang Liu 1.什么是模糊C均值聚类 模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。无监督机器学习的主要技术之一。 2.模糊C均值聚类涉及的数学方法——拉格朗日乘数法 设给定二元函数z=ƒ(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为寻找z=ƒ(x,y)在附加条件下的极值点，先做拉格朗日函数 Fx,y,λ=f(x,y)+λ
模糊C均值
Marshall的专栏
05-23 1万+
FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质，而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观的反应客观世界，从而成为聚类分析的主流。 要学习模糊C均值聚类
模糊c均值聚类算法原理详细讲解
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weixin_48241292的博客
11-29 3万+
模糊c均值聚类算法详细讲解python（一）聚类和模糊简述(二）模糊c均值聚类原理（1）目标函数（三）模糊c均值聚类算法步骤 （一）聚类和模糊简述 聚类分析是多元统计分析的一种，也是无监督模式识别的一个重要分支，在模式分类、图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广泛的应用。它把没有类别标记的样本按照某种准则划分为若干子集，使相似的样本尽可能归于一类，而把不相似的样本划分到不同的类中。硬聚类把每个待识别的对象严格的划分某类中，具有非此即彼的性质（非0即1），而模糊聚类建立了样本对类别的不确定描述，更能客观
模糊C均值聚类算法
qq_41033011的博客
08-27 4031
  学习了一下模糊聚类中的模糊 C 均值聚类算法 (Fuzzy C-Means Clustering)。   Fuzzy 意为模糊，其中包括几种模糊的方式，这里使用的是最简单的方式，它是基于概率的概念。我们把每一个点属于每一类的概率值求出，它属于哪一类别的概率最大，我们就将其归于哪一类。   这里的 C 其实对应于 K-means 中的 K。其中，K-means 中的 K 决定类别数。同样的，C 也是决定类别数。   首先我们介绍该算法的目标函数。   当分类时，我们希望类内距离要越小越好（越集中越好），类
模糊c均值聚类
zhangpinghao的专栏
10-14 6890
FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。 6.1.1         模糊集基本知识[21] 首先说明隶属度函数的概念。隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合
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