说明：图像处理中的模糊C均值聚类matlab算法及源代码  ,聚类分割算法是图像处理中的基本操作，文件中包含了使用模糊C-均值实现聚类分割的算法原理以及MAtlab源程序,程序运行效果不错，也有注释，适合新手学习参考

说明：利用PCA和模糊C均值相结合的方法实现图象的聚类

PCA聚类 PCA-聚类 fcm-m fuzzy-PCA fuzzy

说明：利用FLICM算法进行图像聚类的matlab程序代码，相对于FCM（模糊C均值聚类）算法具有较强的抗噪能力。

flicm 模糊聚类 模糊聚类-图像 FLICM-matlab fcm

说明：[L, C, D] = FKMEANS(X, k)，使用k均值算法将矢量矩阵x分割成k聚类。行x对应点，列对应变量。输出k×p矩阵包含聚类中心。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的...

matlab 均值 快速

说明：设方法取定c类和选取c个初始聚类中心，按最小距离原则将各模式分配到类中的某一类，之后不断地计算类心和调整个模式的类别，最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。彩色图像转换为灰色图像分成三个聚类中心，后赋予三个灰度值的

matlab 分割 图像 均值

说明：模式识别的聚类方法：C－均值算法，求得不同的分类

C均值 模式识别 聚类分类 识别 C-MEANS-CLUSTERING

说明：模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功，它通过优化目标函数得到每个样本点对所有类中心的隶属度，从而决定样本点的类属以达到自动对样本数据进行分类的目的。

说明：模糊C均值算法，由硬C均值算法演化而来  是一种聚类算法，算法简单，速度快，但是受初始聚类中心点影响大，且要预先设定K值，即需生成的簇的数目。

说明：模糊C 均值聚类算法是一种逐步迭代的算法，每步迭代都沿着目标函数减小的方向进行。首先，需要对一些数据进行初始化：1.待聚类数据总个数澡好2.聚类类别数C ；3。迭代停止阈值；4.聚类原型模式；5。迭代计数器b；6.加权指数m，m一般情况取m = 2。

matlab 算法 fcm 模糊

说明：matlab实现一些基础的模式识别工作，如贝叶斯分类，聚类算法，bp神经网络

matlab 模式识别-代码 贝叶斯分类 ratheragy pattern-recognition