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c均值聚类算法matlab代码fcm_m 这是matlab代码中FCM聚类方法的一些变体。 您可以参考以下文章以进一步了解：“一种鲁棒的模糊局部信息C均值聚类算法”

【图像分割】直觉模糊C均值聚类的图像分割IFCM.md

用k均值聚类实现随机n个数分类到k类中。 k和n是可变的。用图形化显示聚类结果。 需要把两个文件放在同一目录下，运行wkmeans2D即可。

k均值算法matlab代码 该软件包正在实施 AAAI 2020 论文中的方法：线性时间中的大规模多视图子空间聚类。 如果您有任何问题，请联系。 本守则简介 这个包包含 5 个 matlab 文件和一个数据集。 runlmv.m ：如果您只是想运行此算法并查看其性能，请访问此文件。 您可以在代码中更改数据集名称后运行此文件。 其演奏将被自动记录。 建议在 matlab 中运行该文件之前阅读该文件中的备注。 lmv.m ：代码的核心部分是在这个函数中实现的。 如果您想了解有关 LMVSC 机制及其编程实现的详细信息，请参阅此文件。 ClusteringMeasure : 该函数用 3 个指标来衡量 LMVSC 的性能——准确度、NMI 和纯度。 litekmeans ：执行 K-Means 聚类。 mySVD ：执行奇异值分解。 dataset(dir) : 数据集的目录。

fcm Matlab中的模糊c均值聚类算法

模糊均值聚类算法。

1、理解模糊 C-均值聚类算法的局限性，理解模拟退火算法与遗传算法的优缺点，理解模拟 退火算法与遗传算法相结合所产生的优越性。 2、利用 Matlab 实现聚类问题的求解。分析算法中各种参数变化对结果的影响。分析在有效 性、快速性等性能指标方面，与模糊 C 均值聚类算法、基于遗传的模糊 C-均值聚类算法相 比，模拟退火算法与遗传算法相结合后用于模糊 C-均值聚类的算法所带来的优越性。 3、理解混合粒子群算法（基于自然选择的粒子群算法、基于杂交的粒子群算法、基于模拟 退火的粒子群算法、基于免疫的粒子群算法）的特点。

基本上是copy的压缩包里的文档。原程序只能处理1维的，改成了可以处理任意维的；改成了文件读取数据；修正了内存泄漏的问题。

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