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改进的ARKFCM算法：自适应正则化核模糊C均值聚类...

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简介：
本研究提出了一种改进的ARKFCM算法，通过引入自适应正则化和核方法优化了传统的模糊C均值聚类技术，增强了数据复杂性的处理能力。 此演示是基于研究论文《使用自适应正则化内核模糊 C 均值聚类从磁共振图像中分割脑组织》的实现，该论文发表于2015年的医学计算和数学方法期刊上。如需更多详细信息，请参阅README文件。

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  • 改进的ARKFCM算法：自适应正则化核模糊C均值聚类...
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    本研究提出了一种改进的ARKFCM算法，通过引入自适应正则化和核方法优化了传统的模糊C均值聚类技术，增强了数据复杂性的处理能力。 此演示是基于研究论文《使用自适应正则化内核模糊 C 均值聚类从磁共振图像中分割脑组织》的实现，该论文发表于2015年的医学计算和数学方法期刊上。如需更多详细信息，请参阅README文件。
     
  • 改进的模糊C均值聚类算法
    优质
    简介：本文提出了一种改进的模糊C均值（FCM）聚类算法，通过优化目标函数和引入权重系数来提升算法在处理噪声及离群点时的表现，增强其稳定性与准确性。 我编写了一个模糊C均值聚类算法（FCM），使用的是MATLAB语言。希望这个代码能够帮助大家学习和理解这一算法。
     
  • 模糊C均值聚类(FCM).zip_c均值模糊聚类_模糊C-均值算法_模糊均值聚类法_基于Matlab的模糊聚类_FCM聚类方法
    优质
    本资源提供了一种基于Matlab实现的模糊C均值（FCM）聚类算法，适用于进行复杂数据集的模糊分类与分析。 模糊C均值聚类的Matlab程序应该简单易懂且能够顺利运行。
     
  • KFCM-master.zip_KFCM_含邻域信息的高斯核模糊C均值聚类算法_核聚类_模糊C均值
    优质
    本工作提出了KFCM（Kernel Fuzzy C-means）算法，一种基于高斯核函数并引入邻域信息改进的传统Fuzzy C-means（FCM）方法的新型核聚类技术。 基于核方法的模糊C均值聚类算法考虑了空间数据之间的相关性，并结合各点的邻域信息，在原代码基础上添加了邻域信息处理功能。
     
  • 模糊均值聚类算法
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    模糊均值聚类算法是一种基于隶属度划分数据集的方法，它允许每个数据点可以属于多个类别，并依据一定的规则不断调整数据点在各组间的隶属程度，以达到最优分类。 基于鸢尾花数据集的Fuzzy-means聚类算法及其Java实现代码（包含可视化功能）。
     
  • 改进遗传算法下的加权模糊C均值聚类方法.pdf
    优质
    本文探讨了一种基于遗传算法优化的加权模糊C均值（WFCM）聚类方法，通过引入遗传算法来改善传统WFCM在初始中心选择和参数设置上的局限性。该改进能够有效提高数据分类精度与稳定性，在复杂数据集上展现出优越性能。 基于改进遗传算法的加权模糊C均值聚类算法是一种优化方法，它结合了遗传算法的特点来提升传统模糊C均值（FCM）聚类的效果。通过引入权重机制并利用遗传算法的搜索能力，该方法能够更有效地处理数据集中的噪声和异常点，并且在确定最优或近似最优解时表现出更强的能力。这种方法适用于需要高精度分类的应用场景中，尤其是在复杂的数据环境中寻找最佳分组方案方面具有显著优势。
     
  • GAFCM.rar_GA-FCM_遗传算法模糊C均值聚类_GAFCM_聚类
    优质
    本资源提供基于遗传算法优化的模糊C均值（GA-FCM）聚类方法相关代码，适用于复杂数据集的有效分类与分析。 基于遗传算法的模糊C均值聚类方法结合了数据资料，并一同打包在压缩包内。
     
  • 基于矩阵诱导正则化的多核K均值聚类方法
    优质
    本研究提出了一种创新的多核K均值聚类算法，通过引入矩阵诱导正则化技术来优化内核权重。这种方法不仅提升了模型对复杂数据结构的学习能力，还在多个基准测试上展现了优越的性能和泛化能力。 矩阵诱导正则化的多核k均值聚类方法
     
  • 模糊C均值聚类的代码
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    本段代码实现了一种常用的无监督机器学习算法——模糊C均值（FCM）聚类。它允许数据点部分归属于多个类别，适用于模式识别和数据分析等领域。 MATLAB 编程代码 function [center,U,obj_fcn] = importfile(data,cluster_n) % FCMClust(data,cluster_n,options); % FCMClust.m 使用模糊C均值算法对数据集data进行聚类，分为cluster_n类。 % % 用法： % % 1. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster,options); % 2. [center,U,obj_fcn] = FCMClust(Data,N_cluster);
     
  • 多核k均值聚类算法与核k均值聚类算法（MKKM和KKM）
    优质
    简介：本文介绍了多核K均值聚类算法(MKKM)及传统核K均值聚类(KKM)算法，深入探讨了MKKM在处理复杂数据集时的优越性能。 k均值聚类的扩展包括带核函数的k均值聚类以及多核k均值聚类。这些方法在原有的基础上增加了更多的灵活性和适用性，能够处理更为复杂的数据结构和分布情况。带核函数的k均值聚类通过引入非线性映射能力来捕捉数据间的高阶特征；而多核k均值聚类则进一步结合多个不同的核函数，以增强模型对异构数据集的理解与分类效果。