fcm圖像分割演算法

㈠ matlab中fcm函數聚類後，怎麼實現圖像分割

如果你能將MATLAB軟體學好的話，肯定可以參加數學建模比賽，而且成績可以很好，因為MATLAB軟體多數功能都是與數學有關。其中，最重要的學好MATLAB優化工具箱，肯定對你建模很有用，其次，簡單的數值分析要會點，如矩陣運算，簡單的擬合，非線性擬合，統計工具箱，如果你想繼續提高，可以好好研究MATLAB 中遺傳演算法工具箱，模擬退火工具箱，學會調用這函數。因為我也是從數學建模過來人，參加過兩次！

㈡ k-means演算法和fcm演算法有什麼不同

K均值聚類演算法即是HCM（普通硬-C均值聚類演算法），它是一種硬性劃分的方法，結果要麼是1要麼是0，沒有其他情況，具有「非此即彼」的性質。裡面的隸屬度矩陣是U。 FCM是把HCM演算法推廣到模糊情形，用在模糊性的分類問題上，給了隸屬度一個權重。

㈢ 模糊C均值聚類演算法（FCM）

【嵌牛導讀】FCM演算法是一種基於劃分的聚類演算法，它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度最大，而不同簇之間的相似度最小。模糊C均值演算法是普通C均值演算法的改進，普通C均值演算法對於數據的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分。

【嵌牛提問】FCM有什麼用？

【嵌牛鼻子】模糊C均值聚類演算法

【嵌牛正文】

聚類分析是多元統計分析的一種，也是無監督模式識別的一個重要分支，在模式分類、圖像處理和模糊規則處理等眾多領域中獲得最廣泛的應用。它把一個沒有類別標記的樣本按照某種准則劃分為若乾子集，使相似的樣本盡可能歸於一類，而把不相似的樣本劃分到不同的類中。硬聚類把每個待識別的對象嚴格的劃分某類中，具有非此即彼的性質，而模糊聚類建立了樣本對類別的不確定描述，更能客觀的反應客觀世界，從而成為聚類分析的主流。

模糊聚類演算法是一種基於函數最優方法的聚類演算法，使用微積分計算技術求最優代價函數，在基於概率演算法的聚類方法中將使用概率密度函數，為此要假定合適的模型，模糊聚類演算法的向量可以同時屬於多個聚類，從而擺脫上述問題。 模糊聚類分析演算法大致可分為三類：

1）分類數不定，根據不同要求對事物進行動態聚類，此類方法是基於模糊等價矩陣聚類的，稱為模糊等價矩陣動態聚類分析法。

2）分類數給定，尋找出對事物的最佳分析方案，此類方法是基於目標函數聚類的，稱為模糊C 均值聚類。

3）在攝動有意義的情況下，根據模糊相似矩陣聚類，此類方法稱為基於攝動的模糊聚類分析法。

我所學習的是模糊C 均值聚類演算法，要學習模糊C 均值聚類演算法要先了解慮屬度的含義，隸屬度函數是表示一個對象x 隸屬於集合A 的程度的函數，通常記做μA (x)，其自變數范圍是所有可能屬於集合A 的對象（即集合A 所在空間中的所有點），取值范圍是[0,1]，即0<=μA (x)<=1。μA (x)=1表示x 完全隸屬於集合A ，相當於傳統集合概念上的x ∈A 。一個定義在空間X={x}上的隸屬度函數就定義了一個模糊集合A ，或者叫定義在論域X={x}上的模糊子集A 。對於有限個對象x 1，x 2，……，x n 模糊集合A 可以表示為：A ={(μA (x i ), x i ) |x i ∈X } (6.1)

有了模糊集合的概念，一個元素隸屬於模糊集合就不是硬性的了，在聚類的問題中，可以把聚類生成的簇看成模糊集合，因此，每個樣本點隸屬於簇的隸屬度就是[0，1]區間裡面的值。

FCM 演算法需要兩個參數一個是聚類數目C ，另一個是參數m 。一般來講C 要遠遠小於聚類樣本的總個數，同時要保證C>1。對於m ，它是一個控制演算法的柔性的參數，如果m 過大，則聚類效果會很次，而如果m 過小則演算法會接近HCM 聚類演算法。演算法的輸出是C 個聚類中心點向量和C*N的一個模糊劃分矩陣，這個矩陣表示的是每個樣本點屬於每個類的隸屬度。根據這個劃分矩陣按照模糊集合中的最大隸屬原則就能夠確定每個樣本點歸為哪個類。聚類中心表示的是每個類的平均特徵，可以認為是這個類的代表點。從演算法的推導過程中我們不難看出，演算法對於滿足正態分布的數據聚類效果會很好。

通過實驗和演算法的研究學習，不難發現FCM演算法的優缺點：

首先，模糊c 均值泛函Jm 仍是傳統的硬c 均值泛函J1 的自然推廣。J1 是一個應用很廣泛的聚類准則，對其在理論上的研究已經相當的完善，這就為Jm 的研究提供了良好的條件。

其次，從數學上看，Jm與Rs的希爾伯特空間結構(正交投影和均方逼近理論) 有密切的關聯，因此Jm 比其他泛函有更深厚的數學基礎。

最後，FCM 聚類演算法不僅在許多鄰域獲得了非常成功的應用，而且以該演算法為基礎，又提出基於其他原型的模糊聚類演算法，形成了一大批FCM類型的演算法，比如模糊c線( FCL) ，模糊c面(FCP) ，模糊c殼(FCS) 等聚類演算法，分別實現了對呈線狀、超平面狀和「薄殼」狀結構模式子集(或聚類) 的檢測。

模糊c均值演算法因設計簡單，解決問題范圍廣，易於應用計算機實現等特點受到了越來越多人的關注，並應用於各個領域。但是，自身仍存在的諸多問題，例如強烈依賴初始化數據的好壞和容易陷入局部鞍點等，仍然需要進一步的研究。

㈣ FCM什麼意思

回答：流式細胞術是一種生物學技術，用於對懸浮於流體中的微小顆粒進行計數和分選。這種技術可以用來對流過光學或電子檢測器的一個個細胞進行連續的多種參數分析。

流式細胞術（Flow CytoMetry，FCM）是對懸液中的單細胞或其他生物粒子,通過檢測標記的熒光信號，實現高速、逐一的細胞定量分析和分選的技術。

延伸：

其特點是通過快速測定庫爾特電阻、熒光、光散射和光吸收來定量測定細胞 DNA含量、細胞體積、蛋白質含量、酶活性、細胞膜受體和表面抗原等許多重要參數。根據這些參數將不同性質的細胞分開，以獲得供生物學和醫學研究用的純細胞群體。

㈤ 模糊c-均值聚類演算法的FCM 演算法簡介

假設樣本集合為X={x1 ，x2 ，…，xn }，將其分成c 個模糊組，並求每組的聚類中心cj （ j=1，2，…，C） ，使目標函數達到最小。