说明：针对传统的 Hough 变换和链码法存在的计算效率低和漏检、误检等问题，提出新的直线特征提取算法． 该算法在 Canny 边缘的基础上，使用一个聚类算法将边缘分类，缩小了检测直线的范围; 进一步剔除聚类结果中的伪直线; 最后使用改进的 Hough 变换，较快地将直线提取出来

matlab 提取 改进 变换 hough 直线

说明：针对传统的 Hough 变换和链码法存在的计算效率低和漏检、误检等问题，提出新的直线特征提取算法． 该算法在 Canny 边缘的基础上，使用一个聚类算法将边缘分类，缩小了检测直线的范围; 进一步剔除聚类结果中的伪直线; 最后使用改进的 Hough 变换，较快地将直线提取出来

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说明：复杂网络中的计算工具，聚类系数和平均聚类系数的函数

复杂网络工具 clustering计算 MATLAB-复杂网络 复杂网络-matlab 复杂网络

说明：此方法也会给与其他算法更好的结果。方法可以相比传统以及新的方法 （但他们还有更少的噪声鲁棒性） 等聚类方法 （基于 k-均值，模糊 c-均值等） 水平集的方法 （如快速和鲁棒性的级别设置基于模糊聚类和 LBM 等）、 基于图模型的方法 （图割等）、 区域分割和合并为基础的方法 (分水岭算法等。）。

matlab 分割 图像 基于 方法 变换

说明：数据挖掘算法，K-means聚类算法源代码，用于聚类分析-data mining algorithms, K-means clustering algorithm source code for the cluster analysis

matlab

说明：通过模糊神经网络的基本范例，首先要对样本进行聚类分析，以此来确定模糊规则个数。利用K-means法对样本聚类; 其次建立模糊推理系统，隶属度函数个数-－模糊规则个数，推理计算输出值，归一化计算模糊推理的值；相当于已经除去了经典去模糊输出的分母值；参数修正过程。  三增加方式，非批处理方式迭代...

matlab 神经网络 模糊 范例

说明：RBF各种算法的MATLAB程序，有助于对神经网络的学习，包括：1.基于聚类的RBF 网设计算法 2.基于k均值聚类的RBF 网设计算法3.基于OLS 的RBF 网设计算法 (OLS正交最小二乘法）

c 算法 程序 RBF

说明：编写K-均值聚类算法程序，对下图所示数据进行聚类分析(选k=2)-prepare K-means clustering algorithm, the data shown in the chart below cluster analysis (EAC k = 2)

matlab

说明：比较简单的T-S模糊模型的建模程序，主要用到了模糊C均值聚类，减法聚类，最小二乘法等等，仿真数据用的是煤气炉数据，

matlab TS 模糊 建模

说明：信号维数的估计，采用热核构造权重，实现了图像的加水印，去噪，加噪声等功能，阐述了负荷预测的应用研究,解耦，恢复原信号，有详细的注释。

matlab 分类 算法 聚合 KMeans 好用