模糊C均值 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。
1973年，Jim Bezdek博士(现在是美国西佛罗里达大学退休教授，模糊数学领域泰斗)提出了该算法，作为早期硬C均值聚类（HCM）方法的一种改进。
深圳电信培训中心（中通信息培训中心）徐海蛟博士上课电子资料。
2019-12-21 19:51:42
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模糊C均值聚类图像分割算法matlab实现模糊C均值聚类图像分割算法matlab实现模糊C均值聚类图像分割算法matlab实现
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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）
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
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