摘  要： 使用Intel Parallel Amplifier高性能工具，针对模糊C均值聚类算法在多核平台的性能问题，找出串行程序的热点和并发性，提出并行化设计方案。基于Intel并行库TBB（线程构建模块）和OpenMP运行时库函数，对多核平台下的串行程序进行循环并行化和任务分配的并行化设计。 　　并行性主要是指同时性或并发性，并行处理是指对一种相对于串行处理的处理方式，它着重开发计算过程中存在的并发事件。并行性通常划分为作业级、任务级、例行程序或子程序级、循环和迭代级以及语句和指令级。作业级的层次高，并行处理粒度粗。粗粒度开并行性开发主要采用MIMD方式，而细粒度并行性开发则主要采用SI

图像模糊matlab代码CGFFCM-Cluster-weight-and-Group-local-Feature-weight-learning-in-Fuzzy-C-Means-clustering-algorithm Source_Code 文件包含 CGFFCM 算法的 MATLAB 实现，如下所述： A.Golzari oskouei、M.Hashemzadeh、B.Asheghi 和 M.Balafar，“CGFFCM：用于彩色图像分割的模糊 C 均值聚类算法中的聚类权重和组局部特征权重学习”，应用软计算，2021 （提交）。 为算法的所有步骤编写注释以更好地理解代码。 此外，为了便于运行，还实现了一个演示，它是通过导入数据和其他必要的算法参数来运行的。 为了评估所提出算法的性能，我们使用基准伯克利数据集。 上传的文件（Test_Dataset.rar）中有这个数据集的一些图片。 整个数据集可在：。

《模式识别》课本中的一道课后题的代码实现 C均值算法 也叫做 K means

压缩包内包含源代码，报告和实验数据。本实验采用C均值聚类和分裂聚类对数据 进行聚类，数据集为435个男女身高体重，分析不同的初始聚类中心对结果的影响；分裂聚类与C均值聚类在结果上的差别；聚类指标与聚类别数的关系

乳腺 MRI 图像中的肿瘤分割。 我在这个项目中使用了 RIDER 数据库。 用于图像分割的三种基于聚类的算法： 1- 模糊 c 均值 (FCM) 2-k-均值3-通过布谷鸟搜索优化（CSO）算法优化k-means

课程的随堂作业，C++的，用dev就能运行，模糊聚类的程序，老师要统计数据分类，所以这还是可以用来交作业混一下的

c++实现c均值聚类 经典算法 模式识别专用

c均值聚类算法matlab代码ISO标准 ISO-SPLIT是一种有效的聚类算法，可以处理中低维度的未知数量的单峰聚类，而无需任何用户可调整的参数。 它基于对单峰性的重复测试-使用等渗回归和改进的Hartigan dip测试-应用于假定的聚类对的一维投影。 它可以很好地处理密度和种群变化很大的非高斯聚类，并且在这种情况下，它的性能优于K均值变体，高斯混合模型和基于密度的方法。 该存储库包含具有MATLAB / MEX接口的C ++中高效的单线程实现。 它是由Jeremy Magland发明和编码的，并由SCDA / Flatiron Institute的Alex Barnett对该算法和测试做出了贡献。 （C）杰里米·马格兰（Jeremy Magland）2015-2018。 依赖关系和编译 目前，C ++和MATLAB代码在一起，并且是一个依赖项。 在MATLAB中，从存储库的根目录执行以下操作： cd matlab compile_mex_isosplit5 cd .. run_test 您应该得到一个显示三个正确聚类的点云的图。 用法 这是一个简单的均质各向同性高斯演示，在MAT

减法聚类与fcm融合的程序 利用强大的图像处理软件 matlab 实现的

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码