摘  要： 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具，针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题，找出串行程序的热点和并发性，提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB（线程构建模块）和OpenMP运行时库函数，对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。 　　并行性主要是指同时性或并发性，并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。作业级的层次高，并行处理粒度粗。粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式，而细粒度并行性开发则主要采用SI

红包： Lena椒盐噪声图片： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 14 22:16:47 2017 @author: Don """ from tkinter import * from skimage import io import numpy as np im=io.imread('lena_sp.jpg', as_grey=True) im_copy_med = io.imread('lena_sp.jpg', as_grey=True) im_copy_mea = io.imread('lena_sp.jpg', as

clustering based on kernel kmeans

今天小编就为大家分享一篇Python 实现中值滤波、均值滤波的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要为大家详细介绍了python手写均值滤波的相关代码，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

对数值型数据分别进行K均值和模糊C均值聚类，并对两种聚类算法的聚类正确率进行比较，得出结论；

C均值和模糊C均值给Iris数据分类，程序为marlab已经附在文档里

Fuzzy C Means - Multi clustering and find center of clusters with Python模糊C均值聚类的python实现，用于实现图像分割

FCM算法两种迭代形式的MATLAB代码，供数据挖掘、模式识别或图像处理等方面参考

kmeans