内容概要：本文档详细介绍了使用Matlab实现麻雀搜索算法（SSA）优化模糊C均值聚类（FCM）的项目实例，涵盖模型描述及示例代码。SSA-FCM算法结合了SSA的全局搜索能力和FCM的聚类功能，旨在解决传统FCM算法易陷入局部最优解的问题，提升聚类精度、收敛速度、全局搜索能力和稳定性。文档还探讨了该算法在图像处理、医学诊断、社交网络分析、生态环境监测、生物信息学、金融风险评估和教育领域的广泛应用，并提供了详细的项目模型架构和代码示例，包括数据预处理、SSA初始化与优化、FCM聚类、SSA-FCM优化及结果分析与评估模块。; 适合人群：具备一定编程基础，对聚类算法和优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事数据挖掘和机器学习领域的工程师。; 使用场景及目标：①提高FCM算法的聚类精度，优化其收敛速度；②增强算法的全局搜索能力，提高聚类结果的稳定性；③解决高维数据处理、初始值敏感性和内存消耗等问题；④为图像处理、医学诊断、社交网络分析等多个领域提供高效的数据处理解决方案。; 其他说明：此资源不仅提供了详细的算法实现和代码示例，还深入探讨了SSA-FCM算法的特点与创新，强调了优化与融合的重要性。在学习过程中，建议读者结合理论知识和实际代码进行实践，并关注算法参数的选择和调整，以达到最佳的聚类效果。

主要用脑部图像进行分割测试，也可以自己读取图片进行测试，测试指标为JS

【老生谈算法】K-medoids聚类matlab程序.docx

Kmeans聚类算法matlab源代码，可用于图像分割等数字图像处理领域。

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周围计算matlab代码DLORE-DP Dense Members of Local Cores-based Density Peaks Clustering Algorithm DLORE_DP.m 的 matlab 代码和合成数据集包括 DLORE-DP 算法（手稿的算法 4），CoreSearch_supk.m 包括算法 2 和算法 3。使用 DP.m集群本地核心。 drawcluster2 用于绘制聚类结果。 SNNDPC2.m 包含我们在实验中比较的 SNN-DPC 算法。 合成数据集 pacake 包括我们在实验中使用的合成数据集

DTWMatlab代码STF_DTW 震源时间函数的DTW聚类。 这些代码用于复制 J. Yin、Z. Li 和 MA Denolle 手稿“震源时间函数聚类揭示地震动力学模式”中的结果和数字。 手稿已提交给 AGU Advances。 预印本可在此处获得： 对于结果再现，直接在 Matlab 中运行 Main_run_SCARDEC.m 和 Main_run_Simulation.m。 参数设置和详细信息可以在这两个脚本的注释中找到。

根据颜色计算像素簇。 该算法基于Orchard和Bouman描述的uopon二叉树量化技术。 该代码可用于生成混合高斯模型，用于基于图切割的图像分割算法。

均值漂移聚类matlab代码全局固有对称性的组表示 代码 这些代码是本文算法的核心部分。 对于本文，您可以从我们的项目页面下载：。 该代码已在Win7 x64 + Matlab 2012a (32 bit)上进行了测试。 提供的代码仅供学术使用。 使用率 运行demo_C2Shape.m以计算和可视化马模型上的全局折返内在对称性。 运行demo_moreSymmetriesShape.m以计算和可视化表模型上的所有全局固有对称性。 引文 如果您在研究中使用我们的代码，请引用： @article {Symmetry-PG-2017， title = {全局固有对称性的组表示}， 作者= {王辉和黄辉}， journal = {计算机图形学论坛（太平洋图形学）}， 音量= {36}， 数字= {7}， 年= {2017}， } 致谢 代码的某些部分来自Internet，以下是原始URL： 测地距离： 均值漂移聚类： nn搜索： b2r.m： HKS.m： 接触 如有任何问题，请随时与（慧王）联系！

均值漂移聚类matlab代码使用从卷积自动编码器中学到的功能进行无监督图像分割 通过训练深度卷积自动编码器，已经从图像中学到了一些有用的功能。 我们使用PCA进行了特征变换。 最后，采用均值漂移聚类算法以无监督的方式对图像进行分割。 EDISON分割：基于EDISON工具箱的图像分割 均值漂移马替代方案：Weizmann马数据集下均值漂移聚类的替代试验 Training BSDS500 ：BSDS 500数据集下的培训网络代码 训练马：Weizmann马数据集下的训练网络代码 可视化PCA功能：可视化PCA转换后的功能 替补：计算图像分割的BSDS测试分数 EDISON matlab接口：用于均值漂移聚类的matlab包装器