Automatic Histogram-based Fuzzy C-Means Clustering in MATLAB

模糊C均值聚类算法可有效解决遥感信息的不确定性和混合像元的划分。文中基于MATLAB平台，采用模糊C均值聚类对遥感影像进行分类，并运用混淆矩阵对分类结果进行了精度评定。实验结果表明，基于模糊C均值聚类使得分类后的图像很好地区分了地物类别，取得了较好效果。

模糊 C 均值聚类的 MATLAB 实现，功能还挺全的，打包了 10 个函数，适合搞聚类的朋友直接上手。尤其你要那种数据边界模糊、不太好一刀切的分类问题，用Fuzzy C-Means就比 K 均值更合适。这个资源的代码结构也比较清晰，变量命名还不错，不至于看不懂。 里面的核心函数像fcm.m、initfcm.m、distfcm.m这些，基本都是围绕聚类中心更新、隶属度矩阵迭代来的，跑一套流程也就几秒，效率还行。你想换数据格式、加点可视化，都比较容易扩展。 如果你想搞清楚原理，也可以顺着这些函数调试看。对了，FCM在图像分割、医疗数据里挺常见的，这套实现放在那种项目里也能用。 顺手也给你贴几个相

将介绍在模式识别中使用K均值和C均值算法的MATLAB仿真。通过仿真，用户可以深入理解这两种算法的工作原理和应用。

使用回归树算法和 ANFIS 训练生成模糊推理系统 (FIS)。

通过LEACH算法，将均匀分布在空间中的节点进行分簇，基于MATLAB平台。该算法通过选择簇头节点并将其余节点分配到相应的簇，以优化网络性能和延长网络寿命。

MATLAB development - variable width histogram. This tool allows for the creation of flexible histograms that adjust based on the underlying data distribution, enhancing data visualisation and analysis.

K-means algorithm has long been a staple in machine learning and data mining fields, primarily for its effectiveness in clustering large-scale datasets. However, traditional K-means clustering doesn't inherently distinguish the varying discriminative power of features in data. To address this, the p

Normalized Histogram是MATLAB中的一种特殊柱状图，其面积总和为1。

Hadoop 的分布式计算框架，加上 K-means 这种经典算法，碰在一起其实蛮有意思的。嗯，别小看这个组合，大数据那是一把好手。你要是经常跑大规模聚类，不妨看看这篇研究，思路和代码实现都挺清晰的。 Hadoop 的 Map/Reduce模型，就是干并行计算这块的。Map 阶段负责分配数据点，Reduce 阶段更新中心点，逻辑简单但跑得快。关键是，数据是分块的，在多台机器上同时跑，速度和效率都上去了，还能避免单点崩掉的风险。 K-means 算法本来挺轻量的，但遇到海量数据，单机就有点吃不消了。Hadoop 一上场，Map/Reduce 一拆一合，K-means 也能在大数据下飞起来。每一轮