模糊C均值聚类算法增加了隶属度矩阵,通过计算点到各聚类中心的欧式距离来判断属于该类的可能性。
2024/4/19 14:01:12 5KB FCM算法
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为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度,建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法,优化模糊C均值聚类(FCM)算法,用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理;
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法,使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器;
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明,与其他分选模型相比,PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度,能够有效地实现雷达调制信号的分选。
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FCM+KFCM模糊C均值聚类分析算法,matlab代码,有界面,有图片,运行正常,附pdf说明文档
2024/2/6 2:03:39 393KB FCM+KFCM 模糊C均值 聚类
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模糊c均值聚类FCM算法的matlab代码
2023/4/7 17:10:04 18KB FCM
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基于遗传模仿退火算法的模糊C均值聚类算法(MATLAB自带的遗传算法工具箱),注释清楚,可直接更改使用,代码在MATLAB2016里运行通过!
2023/2/13 8:56:44 4KB 聚类 遗传模拟退火算法
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读取常见bmp格式图像应用k均值聚类模糊C均值聚类对遥感图像进行分类分析
2017/2/17 2:02:33 4.04MB 遥感 聚类 算法
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首先,读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析;
其次,利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类;
再次;
利用K均值聚类的效果,采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类,并得到了每个样品聚类的结果和概率;
最初,根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析,基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。
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亲测可用!图像模糊C均值聚类分割matlab代码,聚类分割后显示图像。
仅需要本人修改读图路径。
2019/10/25 5:35:37 921B 模糊聚类 matlab 图像分割
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(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需要用浏览器打开),直观的数据处理部分是图片以及html文件,可在地图中显示,数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44 29.75MB 爬虫 python 源码软件 开发语言
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针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题,提出了YCrCg颜色模型,选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理,采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割,并根据图像中作物行的特点,提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。
该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点,通过移动上下端点位置产生不同斜率直线,选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。
实验表明,不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行,处理一幅640pixel×480pixel图片耗时约为16.5ms,直线扫描算法能快速精确的检测出导航线,与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。
2020/4/17 11:09:47 4.05MB 机器视觉 颜色模型 图像分割 导航线
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡