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文檔簡介

1、模糊c均值算法FCM分類遙感12-2班劉杰1204090215模糊模糊c-均值聚類算法均值聚類算法 fuzzy c-means algorithm (FCMA)或稱（ FCM）。在眾多模糊聚類算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法應(yīng)用最廣泛且較成功，它通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)所有類中心的隸屬度，從而決定樣本點(diǎn)的類屬以達(dá)到自動(dòng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的。 FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對(duì)象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改進(jìn)，普通C均值算法對(duì)于數(shù)據(jù)的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分。FCM聚類算法：

2、原圖：程序： %functio n U,z,U1=SARFCM %讀入并顯示圖像clear,clcIMGN=input(Input Original Image Name: ,s);img=imread(IMGN);figureimshow(img)title(原圖);c=3; %分類數(shù)m=2; %模糊度e=0.0001; %閾值A(chǔ)=double(img(:,:,1); n1,n2=size(A);A=reshape(A,n1*n2,1);N=n1*n2; %樣本數(shù) U0=rand(N,c); U1=sum(U0,2 ); %求出每一行的元素總數(shù)U2=repmat(U1,1,c);%將每一行總

3、數(shù)復(fù)制成n*c矩陣U=U0./U2; clear U0 U1 U2; U0=U;a=1;Z=0;while afor j=1:c V(j)=sum(U(:,j).m.*A)/sum(U(:,j).m); %求聚類中心 W(:,j)=abs(repmat(V(j),N,1)-A); %距離end for i=1:N for j=1:c; if W(i,j)=0 U(i,:)=zeros(1,c); U(i,j)=1; else U(i,j)=1/sum(repmat(W(i,j),1,c)./W(i,:).(2/(m-1); %求隸屬度 end end end if max(max(abs(U-U0)100 break endend %輸出圖像t=max(U,2);t=repmat(t,1,c); %最大值排成1*cU=double(t=U);for i=1:N F(i)= find(U(i,:)=1);endF=reshape(F,n1,n2);map=1,1,1;0,0,0;1,0,0;0,1,0;0,0,1figure,imshow(uint8(F),map

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