matlab C均值聚类算法FCM用图像分割的彻底解析，刚开始用matla学C均值聚类算法，在网上找了好久发现东西很散很离乱，说的不清楚，下面就这个问题做详细的讲解，力求看过大家。
文本分类和聚类有什么区别 聚类就是将一组的文章或文本信息进行相似性的比较，将比较相似的文章或文本信息归为同一组的技术。分类和聚类都是将相似对象归类的过程。区别是，分类是事先定义好类别，。
聚类与分类有什么区别 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析。
k均值聚类算法、c均值聚类算法、模糊的c均值聚类算法的区别 k均值聚类：-一种2113硬聚类算法，隶属度只5261有两个取值0或1，提4102出的基本根据是“类内误差平方和最小化1653”准则；模糊的c均值聚类算法：-一种模糊聚类算法，是k均值聚类算法的推广形式，隶属度取值为[0 1]区间内的任何一个数，提出的基本根据是“类内加权误差平方和最小化”准则；这两个方法都是迭代求取最终的聚类划分，即聚类中心与隶属度值。两者都不能保证找到问题的最优解，都有可能收敛到局部极值，模糊c均值甚至可能是鞍点。至于c均值似乎没有这么叫的，至少从我看到文献来看是没有。不必纠结于名称。如果你看的是某本模式识别的书，可能它想表达的意思就是k均值。实际上k-means这个单词最先是好像在1965年的一篇文献提出来的，后来很多人把这种聚类叫做k均值。但是实际上十多年前就有了类似的算法，但是名字不一样，k均值的历史相当的复杂，在若干不同的领域都被单独提出。追寻算法的名称与历史没什么意义，明白具体的实现方法就好了。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：落欣然模糊C均值聚类算法及实现摘要：模糊聚类是一种重要数据分析和建模的无监督方法。本文对模糊聚类进行e69da5e887aae79fa5e9819331333433623830了概述，从理论和实验方面研究了模糊c均值聚类算法，并对该算法的优点及存在的问题进行了分析。该算法设计简单，应用范围广，但仍存在容易陷入局部极值点等问题，还需要进一步研究。关键词：模糊c均值算法；模糊聚类；聚类分析Fuzzyc-MeansClusteringAlgorithmandImplementationAbstract：Fuzzyclusteringisapowerfulunsupervisedmethodfortheanalysisofdataandconstructionofmodels.Thispaperpresentsanoverviewoffuzzyclusteringanddosomestudyoffuzzyc-meansclusteringalgorithmintermsoftheoryandexperiment.Thisalgorithmissimpleindesign，canbewidelyused，buttherearestillsomeproblemsinit，andtherefore，itisnecessarytobestudiedfurther.Keywords：fuzzyc-Meanalgorithm；fuzzyclustering；clusteringanalysis1引言20世纪90年代以来，随着信息技术和数据库技术的迅猛发展，人们可以非常方便地获取和存储大量的数据。但是，面对大规模的数据，传统的数据分析工具只能进行。
怎么利用模糊C均值聚类实现图像分割啊？具体代码
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。
（C划分矩阵聚类）n个样本分成c类，有多少个分类矩阵？ 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
