1) conventional FCM algorithm
FCM经典算法
1.
After making an outline of the discretization methods of quantitative data in the past,this paper presents an improved method based on nonlinear programming,which is focused on the defect of the conventional FCM algorithm.
文章在对数量属性数据离散化方法进行简要总结的基础上,针对FCM经典算法的不足,提出了基于非线性规划的改进方法,并用GAMS软件编程实现。
2) FCM algorithm
FCM算法
1.
Study of Color Blood Image Segmentation Based on Two-stage-improved FCM algorithm;
基于两阶段改进FCM算法的彩色血液图像分割研究
2.
Part family clustering was analyzed by a FCM algorithm.
给出一个基于模糊c-平均(FCM)算法的零件簇聚类分析的过程模型来描述分析过程;构造了适合于零件簇聚类分析的FCM算法,该方法考虑了零件簇对象特征之间的模糊关系和各零件对象特征聚类中心之间的距离,无需设计权重系数;通过实例进行了聚类分析,并与模糊聚类和k-平均聚类两种方法进行比较,证明该FCM算法是有效的。
3.
The improved FCM algorithm was applied in practice,and the simulation of cluster results proved the validity and practicability of the improved FCM.
把改进FCM算法应用到实际生活中,通过对聚类结果的仿真研究进一步验证了模型的有效性和实用性。
3) fuzzy c-means
FCM算法
1.
An algorithm based on the fuzzy C-means(FCM) was introduced.
针对模糊C均值算法(FCM算法)难以达到全局最优解的问题,引入了具有全局搜索能力的遗传算法以解决聚类问题,并在标准遗传算法基础上进行了改进。
4) FCM
FCM算法
1.
A MODIFIED WEIGHT-ADDING FCM ALGORITHM WITH SPATIAL INFORMATION
一种改进的利用空间信息加权的FCM算法
2.
Fuzzy C-Means(FCM) clustering algorithm is widely used in image segmentation,but its disadvantage of long run time restricts its application.
而且其运算速度较FCM算法也有几十倍的提高。
3.
The experiments show that the new algorithm has better results in several aspects than HCM and FCM a.
通过对一类数据的实验表明 ,该算法在无监督给出类数方面具有较好的鲁棒性 ;另外 ,该算法在数据的准确归类、无监督聚类、确定性 ,以及对特殊类分布的适用性等方面均优于 HCM和 FCM算法 。
5) ES-FCM algorithm
ES-FCM算法
6) Fuzzy c-means algorithm
FCM算法
1.
The fuzzy c-means algorithm is discussed.
对模糊c均值聚类算法 (FCM算法 )进行了讨论 ,说明FCM算法一般得不到全局最优分类 ,因此结合FCM算法提出了用遗传算法进行寻优求解 ,从而将遗传算法用于模糊聚类分析 。
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