MATLAB实现数据fcm代码模糊
C
均值
模糊
C
均值
(FCM)
是一种无监督的数据集聚类方法，其方式是一个数据点可能属于多个具有不同隶属度的集群。
该算法基于模糊集，是
K-Means
聚类的扩展。
FCM
的一个简单实现已经在
MATLAB
中进行了编码。
2022-05-09 19:55:45
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针对心电图自动诊断困难这一问题，提出了一种新的聚类算法：基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法，用于改进心电图（ECG）信号的自动识别技术。利用小波变换的多分辨率和抗干扰能力好的特点，检测QRS波、P波、T波，提高了特征检测的准确性；利用聚类分析具有较好的鲁棒性和适合于大数据量分析的特点，对心电信号进行波形分类。采用MIT-BIH标准心电数据库中的部分数据对识别结果进行判断，改进后的K-means聚类算法的准确率高于传统的K-means聚类算法，实验表明该算法对心电信号可以进行有效分类。
2022-05-08 15:47:58
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对聚类算法K-means的研究与改进，郑立杰，刘刚，针对传统的K-means算法中聚类的质量受聚类数目的选取和初始聚类中心的确定的影响很大的问题，我们提出了以文档密度为参数，将文档��
2022-05-08 12:57:41
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首先导入数据集
#导入本地图片集
import os
import cv2
array_of_img = [] #用于储存图像
#此函数用于读取图片，参数为本地路径名
def read_directory(directory_name):
#循环读取这个路径中的每个图像
for filename in os.listdir(directory_name):
#print(filename)
#img用于储存图像数据
img = cv2.imread(directory_name + "/" + filename)#根据文件夹名称与文件名进行图像的读取
2022-05-04 14:37:13
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python3代码，根据图像颜色特征进行据类。
第一步：得到图片的RGB模型矩阵
第二步：将RGB模型转化为HSV模型
第三步：将HSV转化为n维的特征向量
第四步：调用K-means对特征矩阵进行聚类
2022-05-03 16:53:37
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2022-04-30 13:06:16
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