这是当年毕设得题目，这传统FCM算法上进行了改进的MATLAB代码

有关代码方法的详细信息，请参阅相应的论文“ Yue Wu，Brian Tracey，Premkumar Natarajan，Joseph P. Noonan：用于非本地均值图像降噪的James-Stein类型中心像素权重。 20(4): 411-414 (2013)" http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2013.2247755

最近学模式识别其中一个算法模糊K均值算法我用C++实现的，我也是刚刚学习，算法用C++写的，写的很简陋还请多包涵，发上来共享一下，给有需要的网友看看吧，基于VC++的控制台程序。。

K均值 K均值聚类和颜色量化

对马克维茨均值-方差模型的介绍。该模型主要用于风险投资分析，适用于小规模的市场。论文文笔很烂，但是对模型介绍得不错。

中值滤波与均值滤波的去噪性能比较，详细说明了中值滤波的概念和均值滤波的概念，分析和比较了两种不同的滤波方式对图像处理的效果，中值滤波为非线性滤波，均值滤波为典型的线性滤波

c均值聚类算法matlab代码 iqm代表反向量化的k均值（IQ-means），并实现了一种用于快速近似聚类的方法。 执照 iqm拥有2句BSD许可证。 请参阅文件以获取完整的许可证文本。 目录结构 iqm主要由Matlab .m文件组成，但还包括许多.cpp文件，这些文件被编译为mex文件以与Matlab接口。 目录结构为： /anim animation of algorithm iterations on 2D example /config project configuration, including datasets, paths etc. /disp text/graphical display /lib generic utilities library /quant full set of learning, encoding, inversion and search methods /sub underlying code handling subspaces /test main test entry points /util specific utiliti

本文主要内容： 聚类算法的特点 聚类算法样本间的属性(包括，有序属性、无序属性)度量标准 聚类的常见算法，原型聚类(主要论述K均值聚类)，层次聚类、密度聚类 K均值聚类算法的python实现，以及聚类算法与EM最大算法的关系 参考引用 先上一张gif的k均值聚类算法动态图片，让大家对算法有个感性认识： 其中：N=200代表有200个样本，不同的颜色代表不同的簇(其中 3种颜色为3个簇)，星星代表每个簇的簇心。算法通过25次迭代找到收敛的簇心，以及对应的簇。 每次迭代的过程中，簇心和对应的簇都在变化。 聚类算法的特点 聚类算法是无监督学习算法和前面的有监督算法不同，训练数据

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后验均值即为其贝叶斯估计： 它是样本均值 与先验均值 的加权平均。