模糊C-均值聚類算法是一種無監督圖像分割技術，但存在著初始隸屬度矩陣隨機選取的影響，可能收斂到局部最優解的缺點。提出了一種粒子群優化與模糊C-均值聚類相結合的圖像分割算法，根據粒子群優化算法強大的全局搜索能力，有效地避免了傳統的FCM對隨機初始值的敏感，容易陷入局部最優的缺點。實驗表明，該算法加快了收斂速度，提高了圖像的分割精度。
標簽： 粒子群 模糊 均值聚類 圖像分割
上傳時間： 2013-10-25
上傳用戶：llandlu
K均值聚類算法源代碼
標簽： K均值 聚類算法 源代碼
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：ainimao
模糊C均值聚類的MATLAB實現，其中包含了10個MATLAB函數
標簽： MATLAB 模糊 均值聚類
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：jcljkh
動態聚類k-means演算 將輸入在程式中的數據資料 給予適當的分群
標簽： k-means 程式 分
上傳時間： 2015-03-16
上傳用戶：離殤
K-均值聚類算法的編程實現。包括逐點聚類和批處理聚類。K－均值聚類的的時間復雜度是n*k*m，其中n為樣本數，k為類別數，m為樣本維數。這個時間復雜度是相當客觀的。因為如果用每秒10億次的計算機對50個樣本采用窮舉法分兩類，尋找最優，列舉一遍約66.7天，分成3類，則要約3500萬年。針對算法局部最優的缺點，本人正在編制模擬退火程序進行改進。希望及早奉給大家，傾聽高手教誨。
標簽： 均值聚類 聚類 算法 批處理
上傳時間： 2015-03-18
上傳用戶：yuanyuan123
由于K－均值聚類算法局部最優的特點，而模擬退火算法理論上具有全局最優的特點。因此，用模擬退火算法對聚類進行了改進。20組聚類仿真表明，平均每次對K結果值改進8次左右，效果顯著。下一步工作：實際上在高溫區隨機生成鄰域是個組合爆炸問題（見本人上載軟件‘k－均值聚類算法’所述），高溫跳出局部解的概率幾乎為0，因此正考慮采用凸包約束進行模擬聚類，相關工作正在進行。很快將奉獻給各位朋友。
標簽： 均值聚類 算法 局部
上傳用戶：hullow
k均值聚類算法源碼，比較經典，無解壓密碼
標簽： 均值聚類 算法 源碼
上傳時間： 2014-07-09
上傳用戶：lnnn30
k均值聚類的算法，這是通用程序！歡迎借鑒使用
標簽： 均值聚類 算法
上傳時間： 2015-04-12
上傳用戶：diets
這是K均值聚類算法的程序,應用相當廣泛的,比如在模式識別里就很重要.
標簽： K均值 聚類算法 程序 模式識別
上傳時間： 2014-12-08
上傳用戶：jichenxi0730
這是用C++作的K-均值聚類算法，模式識別當面的，希望對大家有所幫助！
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：從此走出陰霾
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