该资源利用matlab实现了FCM聚类算法，利用美国轴承数据库提供的的轴承数据，完成了对算法的验证，可以方便应用于科研对照试验中

FGFCM 算法，是一种基于局部空间信息直方图模糊聚类的图像分割算法，来自论文"Fast and robust fuzzy c-means clustering algorithms incorporating local information for image segmentation", Pattern Recognition 40 2007 825-838, doi: 10.1016/j.patcog.2006.07.011，使用Matlab R2018b编写，因为需要迭代，所以只用了一层for循环，其他部分皆用向量化编程，四分割256x256的灰度图0.5秒以下，速度很快。

PyQt5写的用于图像分割的FCM模糊聚类，写得一般，分享出来与大家一起学习，资源只有exe，需要代码可以联系博主。

实现SAR遥感图像变化检测，fcm算法，模糊c均值算法

用QT写的一个简单的可视化界面，包含Reinhard、Welsh和FCM色彩迁移算法及测试图片。。。。。。

本资源对模糊聚类算法做了详细的讲解，并用c++编程实现了模糊聚类算法（FCM）

模糊c均值（FCM）聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。 但是，由于不考虑空间信息，因此常规的标准FCM算法对噪声敏感。 为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。 该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。 给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。 在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。 该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。 此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。 实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。 此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。

FCM Demo

An improved FCM medical image segmentation algorithm based on MMTD

模糊C均值算法(FCM)的C语言程序,可以直接运行，并带有具体实例