توضیحات
شبیه سازی خوشه بندی فازی C-means با متلب
پروژه متلب زیر شامل کد و مثال های متلب است که برای خوشه بندی فازی c-means آستانه تصویر استفاده شده است.
خوشه بندی تصویر یا تجزیه و تحلیل خوشه ای تصاویر شامل اختصاص تصاویر به خوشه ها است به گونه ای که موارد در همان خوشه به همان اندازه مشابه باشد ، در حالی که موارد متعلق به خوشه های مختلف به همان اندازه متفاوت هستند. خوشه ها از طریق اندازه گیری تشابه شناسایی می شوند. این اندازه گیری تشابه شامل فاصله ، اتصال و شدت آن است. اندازه گیری های تشابه مختلفی را می توان بر اساس داده یا کاربرد انتخاب کرد.
یکی از مهمترین روش های داده کاوی خوشه بندی است که کاربرد بسیاری در کشف دانش دارد خوشه بندی یکی از شاخه های یادگیری بدون نظارت می باشد خوشه بندی گروه بندی داده ها در گروه های معقول است به نحوی که داده ها در خوشه های یکسان بیشترین شباهت و در خوشه های متفاوت کمترین شباهت را با یکدیگر داشته باشند برای خوشه بندی روش های زیادی ارائه شده است در میان روش های مختلف در خوشه بندی داده ها روش فازی c-means به طور گسترده در زمینه های مختلف مورد استفاده قرار می گیرد.(منبع)
یکی از الگوریتم های خوشه بندی فازی که بسیار مورد استفاده قرار می گیرد ، الگوریتم خوشه بندی فازی C-means است.
الگوریتم c-means فازی بسیار شبیه به الگوریتم k-means است:
- تعدادی از خوشه ها را انتخاب کنید.
- برای قرار گرفتن در خوشه ، ضرایب را به طور تصادفی اختصاص دهید.
- تا زمانی که الگوریتم همگرا شود تکرار کنید (یعنی تغییر ضرایب بین دو تکرار بیشتر از E نشود ، آستانه حساسیت داده شده).
- محاسبه سانتروئید برای هر خوشه.
- برای هر نقطه داده ، ضرایب بودن آن در خوشه ها را محاسبه کنید.
شبیه سازی خوشه بندی فازی C-means با متلب توسط متخصصان گروه پروماد انجام شده است.فایلهای نرم افزاری پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
سهند –
تخفیفاتونو از کجا باید متوجه بشبم؟
msdkrdn –
حداقل قیمت درنظر گرفته شده
saman –
پروژه لبه یابی یا طبقه بندی است؟
msdkrdn –
لبه یابی