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function [center, U, obj_fcn] = FCMClust(data, cluster_n, options)

FLICM 算法，是一种基于局部空间信息模糊聚类的鲁棒图像分割算法，来自论文"A Robust Fuzzy Local Information C-Means Clustering Algorithm", IEEE Transactions on Image Processing 19(5) 2010 1328-1337, doi: 10.1109/TIP.2010.2040763，使用Matlab R2018b编写，皆用矩阵计算。

仅供大家参考

：针对经典的C均值聚类算法以及模糊C均值聚类算法所存在的两个方面的问题：一是算法对初始聚类中心的过 分依赖性，通常的聚类算法往往对于不同的初始聚类中心会得到不同的聚类结果；二是算法需要预先知道实际的聚类数 目，而在实际应用中，聚类数目却是未知的。基于此提出了模糊C均值聚类算法的一种改进算法，即在标准的模糊C均值 聚类算法的基础上，给目标函数加入了一个惩罚项，使得上述问题得以解决。并通过仿真实验证实了新算法的可行性和 有效性

简单的模糊c-均值聚类matlab程序 希望对大家能够有所帮助

模糊集matlab代码Fuzzy_Clustering_Algorithms 几种最先进的模糊聚类算法，包括模糊 c 均值聚类、模糊子空间聚类和最大熵聚类算法。 MATLAB 代码。 虹膜数据集中的三个例子。 FCM 演示 FCM算法： 运行 demo_fuzzy.m，选择超参数“choose_algorithm=1”。 聚类结果： 迭代1，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代2，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代3，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代4，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代5，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代6，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代7，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代8次，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代9，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 迭代10，迭代次数：12，Accuary：0.89333333 算法平均迭代次数为：12.00 平均运行