遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码 遗传FCM 模糊聚类 模糊C均值 （C++实现）源代码

针对传统的模糊C-均值聚类算法对初始聚类中心较敏感、易陷入局部最优的缺点,将粒子群优化算法和FCM算法相结合,提出一种改进的模糊聚类算法。该算法利用粒子群算法的全局搜索能力代替FCM算法寻找初始聚类中心,使其跳出局部最优,实现模糊聚类。主要从反映数据集分类的类内紧致性程度和类间分离性程度的角度考虑,重新设计适应度函数。实验结果表明,提出的算法在聚类正确率和有效性指标上有更好的效果。

基于模糊C均值的快速点云的聚类分析代码，可用于模糊聚类

模糊均值聚类算法。

首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；再次；利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；最后，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。

减法聚类与fcm融合的程序 利用强大的图像处理软件 matlab 实现的

使用Opencv实现区域增长法、K均值聚类算法、模糊C均值聚类算法对图像处理；可处理单通道图像以及多通道图像。用法：建立Opencv工程后添加此cpp文件，在该工程中添加lena .jpg图片即可运行程序（当然也可以自己修改图像名）

FLICM 算法，是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法，来自论文"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm", IEEE Transactions on Image Processing 19(5) 2010 1328-1337, doi: 10.1109/TIP.2010.2040763，使用Matlab R2018b编写，皆用矩阵计算。

模糊集matlab代码Fuzzy_Clustering_Algorithms 几种最先进的模糊聚类算法，包括模糊 c 均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类算法。 MATLAB 代码。 虹膜数据集中的三个例子。 FCM 演示 FCM算法： 运行 demo_fuzzy.m，选择超参数“choose_algorithm=1”。 聚类结果： 迭代1，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代2，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代3，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代4，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代5，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代6，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代7，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代8次，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代9，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代10，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 算法平均迭代次数为：12.00 平均运行

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