FCM聚类算法介绍 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

fcm简单matlab代码FCM FCM 是一个简单的程序，用于计算认知图的概念值。 它遵循传统文学和作家，如 Kosko 和 Carlsson。 基本上，它是一个 Hopfield 神经网络，虽然在关联矩阵中可以出现同一节点之间的连接。 此外，我们采用了基于 Hebbian 学习的权重动态更新。 FCM 表示系统的模型。 用于创造态度、塑造想法和做出决定。 #FCM #Fuzzy #Cognitive #MAP #Decisionmaking #Matlab #Code #algorithms

传统模糊??-均值(FCM) 算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和满足归一化条件, 从而导致算法对噪声和孤立点敏感, 对非均衡分布样本的聚类有效性降低. 针对该问题, 提出一种改进模糊隶属函数约束的FCM聚类算法, 通过放松归一化条件, 推导出新的隶属度划分公式, 并在聚类过程中不断进行隶属度修正, 从而达到消除噪声样本、提高聚类有效性的目的. 最后通过实验结果对比验证了改进算法的正确性.

为解决PSO-FCM聚类算法针对多聚类问题，性能不足，容易陷入局部最优解，影响多聚类结果的准确度.提出一种基于PCA优化的PSO-FCM聚类算法，通过引入PCA分析方法，在粒子的各维度上设定不同的移动权重，降低粒子的敏感度，合理的控制粒子各维度上移动的速度，有效的降低粒子各维度上粒子无约束，位于多个聚类群交界处的粒子过分敏感，移动到错误的聚类的可能性增加.本文简要介绍了PSO-FCM算法的相关情况，详细介绍了本文的优化算法，最后通过实验证明，本文提出的优化算法在多个数据集上结果总体优于其他算法.

模糊聚类算法相较于其他硬分割算法，能够保留更多的原图像信息。

针对传统的模糊C均值(FCM)算法在图像分割方面存在的缺点,提出一种基于空间信息及隶属度约束的FCM图像分割算法.该算法在传统FCM算法的目标函数中引入图像空间信息及对隶属度的约束,使得到的聚类中心更加合理,并且增强了算法对噪音的鲁棒性.实验结果表明,本算法可以有效地提高图像分割的质量.

【图像分割】基于模糊聚类算法FCM实现图像分割matlab源码.md

该算法通过fcm聚类算法，对图像进行分类，提取含有破损区域的类。

完整代码，可直接运行

课程的随堂作业，C++的，用dev就能运行，模糊聚类的程序，老师要统计数据分类，所以这还是可以用来交作业混一下的