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文档简介
1、模糊C均值聚类图像分割模糊C均值聚类算法 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。 隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数，通常记做A(x)，其自变量范围是所有可能属于集合A的对象（即集合A所在空间中的所有点），取值范围是0,1，即0=1，A(x)epsilon iter=iter+1; U=U0; % Calculate centers Um
2、=U.m; sumU=sum(Um); mu=(Um*X)./(sumU*ones(1,n_dim); for j=1:n_cluster xv=X-x1*mu(j,:); d(:,j)=sum(xv*eye(n_dim).*xv),2); end % Update U0 d=(d+1e-10).(-1/(m-1); U0=(d./(sum(d,2)*ones(1,n_cluster);endFuzzy c-means聚类算法（续） -Matlab程序实现2022/9/4Fuzzy c-means聚类算法（续） -Matlab程序实现% Data are denormalizedmu=(repmat(data.max,size(mu,1),1) repmat(data.min,size(mu,1),1).*mu + .repmat(data.min,size(mu,1),1); % Resultsresult.U=U0;result.mu=mu;result.iter = iter;2022/
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