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1，模糊c均值聚类算法的介绍

模糊c-均值聚类算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或称（ FCM）。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。

模糊c均值聚类算法的介绍

2，在matlab中做模糊C均值聚类fcm算法如何体现初始隶属度

它的程序里面是用rand函数随机初始化了一个矩阵N*c，然后对这个随机矩阵进行归一化，即满足一行（也可能是列记不清楚了），反正是让它满足隶属度的每个样本属于所有类隶属度为1的条件。用这个矩阵进行初始化，计算新的中心 新的隶属度 新的中心。。。。 知道满足阈值。matlab里面自己有函数一招就能找到

在matlab中做模糊C均值聚类fcm算法如何体现初始隶属度

3，FCM聚类的基本思想是什么

为叙述清晰，先来考虑非模糊聚类问题，每个样本只属于一个聚类。此时，可以设置聚类的准则为各类的类内平方和最小，类内平方和是各类内数据与其中心的距离平方和。显然越小，这个中心与分类结果越合理。在这一个准则下，可以推导出来 HCM 也就是k均值聚类，它是硬聚类，也可以看做硬的FCM。FCM的思路和它是基本一致的，也是一各类的“类内平方和”加到一起最小维标准的，但是这个“类内平方和”比HCM的稍微好了一点，它在每个数据与中心之间的距离之前成了一个权，这个权就是隶属度，显然这么做更加合理，隶属度小的距离其的作用就被抑制了，FCM的这个准则，通常又叫做“加权误差平方和最小化准则”，前面的HCM当然就是“误差平方和最小化准则”了。
k均值聚类算法即是hcm（普通硬-c均值聚类算法），它是一种硬性划分的方法，结果要么是1要么是0，没有其他情况，具有“非此即彼”的性质。里面的隶属度矩阵是u。fcm是把hcm算法推广到模糊情形，用在模糊性的分类问题上，给了隶属度一个权重。隶属度矩阵用u的m次方表示。
不知道

FCM聚类的基本思想是什么

4，matlab中FCM函数的使用

这是个求多项式的函数p=polyfit(x,y,n)有一组y，和一组x，拟合成一个一元N次多项式满足 y=P_1*x^n+P_2*x^(n-1)++P_n*x+(P_(n+1)) 式a）比如n = 2;x = [1:10];y = [2:2:18];p = polyfit(x,y,n);% 求这个一元二次多项式p里包含的结果就是p(1)为式a)里的P_1,p(2)是式a)里的P_2,p(3)就是式a)P_n+1。
首先，打开matlab 这款软件，注意其版本，这是在WIN7 64位上运行的。2方法一，在matlab的命令窗口中输入 type fcm; fcm是其自带的一个函数百，这样命令窗口中就度会出现该函数的相关信息3方法二，在命令窗口中输入 open fcm; 这样软件会找到其相关的M文件，也就是函数文件，其路径，3是fcm函数在M文件中的定义4方法三，在命令窗口中输入回 edit fcm,其效答果和上述一样5方法四，就是你故意输入错，这样软件就会给出错误提示，如输入FC，这样软件就会自动提示，你是不是想要输入FCM ，按提示点3就会出现FCM正确的定义6如下是输入错误后的正确提示，这四种方法会很有用的，好好掌握！

5，matlab中的功能函数FCM如何使用

我贴部分FCM的Matlab代码： expo = options(1); % Exponent for U max_新的中心。 知道满足阈值。matlab里面自己有函数一招就能找到 ,oYXVGR
模糊C均值聚类算法，可将输入的数据集data聚为指定的cluster_n类【函数描述】 语法格式 [center, U, obj_fcn] = FCM(data, cluster_n, options)用法： 1. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster,options); 2. [center,U,obj_fcn] = FCM(Data,N_cluster);输入变量 data ---- n*m矩阵,表示n个样本,每个样本具有m维特征值 cluster_n ---- 标量,表示聚合中心数目,即类别数 options ---- 4*1列向量，其中 options(1): 隶属度矩阵U的指数，>1(缺省值: 2.0) options(2): 最大迭代次数(缺省值: 100) options(3): 隶属度最小变化量,迭代终止条件(缺省值: 1e-5) options(4): 每次迭代是否输出信息标志(缺省值: 0) 输出变量 center ---- 聚类中心 U ---- 隶属度矩阵 obj_fcn ---- 目标函数值

6，图像分割的特定理论

图像分割至今尚无通用的自身理论。随着各学科许多新理论和新方法的提出，出现了许多与一些特定理论、方法相结合的图像分割方法。 特征空间聚类法进行图像分割是将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。其中，K均值、模糊C均值聚类(FCM)算法是最常用的聚类算法。K均值算法先选K个初始类均值，然后将每个像素归入均值离它最近的类并计算新的类均值。迭代执行前面的步骤直到新旧类均值之差小于某一阈值。模糊C均值算法是在模糊数学基础上对K均值算法的推广，是通过最优化一个模糊目标函数实现聚类，它不像K均值聚类那样认为每个点只能属于某一类，而是赋予每个点一个对各类的隶属度，用隶属度更好地描述边缘像素亦此亦彼的特点，适合处理事物内在的不确定性。利用模糊C均值(FCM)非监督模糊聚类标定的特点进行图像分割，可以减少人为的干预，且较适合图像中存在不确定性和模糊性的特点。FCM算法对初始参数极为敏感，有时需要人工干预参数的初始化以接近全局最优解，提高分割速度。另外，传统FCM算法没有考虑空间信息，对噪声和灰度不均匀敏感。 模糊集理论具有描述事物不确定性的能力，适合于图像分割问题。1998年以来，出现了许多模糊分割技术，在图像分割中的应用日益广泛。模糊技术在图像分割中应用的一个显著特点就是它能和现有的许多图像分割方法相结合，形成一系列的集成模糊分割技术，例如模糊聚类、模糊阈值、模糊边缘检测技术等。模糊阈值技术利用不同的S型隶属函数来定义模糊目标，通过优化过程最后选择一个具有最小不确定性的S函数。用该函数增强目标及属于该目标的像素之间的关系，这样得到的S型函数的交叉点为阈值分割需要的阈值，这种方法的困难在于隶属函数的选择。基于模糊集合和逻辑的分割方法是以模糊数学为基础，利用隶属图像中由于信息不全面、不准确、含糊、矛盾等造成的不确定性问题。该方法在医学图像分析中有广泛的应用，如薛景浩 等人提出的一种新的基于图像间模糊散度的阈值化算法以及它在多阈值选择中的推广算法，采用了模糊集合分别表达分割前后的图像，通过最小模糊散度准则来实现图像分割中最优阈值的自动提取。该算法针对图像阈值化分割的要求构造了一种新的模糊隶属度函数，克服了传统S函数带宽对分割效果的影响，有很好的通用性和有效性，方案能够快速正确地实现分割，且不需事先认定分割类数。实验结果令人满意。 概述小波变换是2002年来得到了广泛应用的数学工具，它在时域和频域都具有良好的局部化性质，而且小波变换具有多尺度特性，能够在不同尺度上对信号进行分析，因此在图像处理和分析等许多方面得到应用。小波变换的分割方法基于小波变换的阈值图像分割方法的基本思想是首先由二进小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割准则和小波系数选择阈值门限，最后利用阈值标出图像分割的区域。整个分割过程是从粗到细，有尺度变化来控制，即起始分割由粗略的L2(R)子空间上投影的直方图来实现，如果分割不理想，则利用直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割。分割算法的计算馈与图像尺寸大小呈线性变化。

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