FCM：模糊C均值

模糊C均值（Fuzzy C-Means，简称FCM）是一种广泛应用于数据聚类分析的重要算法。其名称常被缩写为FCM，以方便在学术论文和技术文档中快速书写与引用。该算法特别适用于处理具有模糊性或不确定性的分类问题，常见于模式识别、图像分析和数据挖掘等综合性领域。通过引入隶属度的概念，FCM能够有效处理那些难以严格归类到某一特定簇的数据点，为复杂数据的分析与理解提供了强有力的工具支持。

Fuzzy C means具体释义

  • 英文缩写：FCM
  • 英语全称：Fuzzy C means
  • 中文意思：模糊C均值
  • 中文拼音：mó hu jūn zhí
  • 相关领域： fcm 未分类的

Fuzzy C means的英文发音

例句

  1. Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on EMD and Fuzzy C Means Clustering
  2. 基于EMD和模糊C均值(FCM)聚类的滚动轴承故障诊断
  3. Fuzzy C means(FCM) clustering is introduced to fuzzify the continuous attribute, and the best minute class number is obtained by the valid analysis of clustering.
  4. 引入模糊C均值(FCM)聚类算法进行连续属性模糊化，通过聚类有效性分析来确定最佳分类数目，克服了属性模糊化方法需要人为确定划分类数的缺点。
  5. Fuzzy C Means Clustering Algorithm Based on Particle Swarm Optimizing
  6. 基于粒子群优化的模糊C均值(FCM)聚类算法
  7. In this paper, a method combining the level-set and fuzzy C means algorithms was proposed and used for the division and extraction of subcutaneous fat from other tissues in thigh MRI.
  8. 本文提出水平集算法和模糊C均值(FCM)算法相结合的方法，对腿部磁共振图像脂肪和其他组织进行分割提取。
  9. Firstly, a modified fuzzy C means method is used on the RGB color space to identify senile plaques and neurofibrillary tangles in microscopic image of the hippocampus separately.
  10. 利用改进的模糊C均值(FCM)算法对彩色图像的颜色信息进行聚类，分别提取了老年斑和神经元纤维缠结目标。

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