问题标签 [fuzzy-c-means]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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image-processing - 保存matlab中已分割的图像

我想知道我们如何在 MATLAB 中保存已分割的图像(使用模糊 c-means 方法),其中最终产品是每个集群组的图像。我想保存图像以供以后使用。

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r - R:在 cmeans 中实现 Mahalanobis [e1071]

我只是想知道 cmeans 函数 [在包 e1071 中] 是否有一种方法可以使用马氏距离执行聚类?

非常感谢

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python-2.7 - ImportError:没有名为 bitarray 的模块

我正在尝试在 Python 中实现模糊 c 均值算法。我在 Matlab 中使用了内置函数来做同样的事情。我想知道 Python 中是否也有这样简单的方法。我试过了

http://peach.googlecode.com/hg/doc/build/html/tutorial/fuzzy-c-means.html

我试过这个:

但得到* ImportError: No module named bitarray *

任何人都可以帮忙吗?

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matlab - 光照对matllab中图像分割的影响

我正在尝试在下图中做一个分割任务。

原图

我正在使用模糊 c 均值和一些最小的预处理。分割将有 3 类:背景(蓝色区域)、肉类(红色区域)和脂肪(白色区域)。背景分割效果很好。然而,照片左侧的肉和脂肪分割将大量肉组织映射为脂肪。最终的肉面膜是这样的:

面具

我怀疑这是因为光照条件使左侧更亮,因此算法将该区域分类为脂肪类。此外,我认为如果我能以某种方式使表面更光滑,可能会有一些改进。我使用了一个工作正常的 6x6 中值滤波器,但我愿意接受新的建议。任何建议如何克服这个问题?可能是某种平滑?谢谢 :)

编辑 1:脂肪区域大致标记在下图中。顶部区域是模棱两可的,但正如 rayryeng 在评论中提到的那样,如果它对我作为人类来说是模棱两可的,那么算法也可以对其进行错误分类。但左手部分显然都是肉,算法将其中很大一部分分配为脂肪。 粗脂肪段

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audio - Audio segmentantion

What I am trying to do is to "separate" vowels from consonants from an audio file (wav file). For example, a file would be this sentence: "I am fine" and I have to separate the vowel sounds from the consonants one. After the "separation", I can ignore the consonants because they have no importance in this project. Also, I have to ignore the pauses in speech (the pauses between words). So this is my problem, how to separate the vowels from consonants.

I was advised that for segmentation I could use a fcm algorithm or the histogram method. I searched these 2 methods, however I could not find something that could help me.

Can someone walk me through the steps I have to do or give me some useful links? I want to mention I can also use some other methods (not necessarily fcm or histograms).

Thanks!

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python - 可视化由模糊 C 均值聚类生成的聚类的聚类形状

我正在尝试绘制从模糊 C 均值聚类算法获得的聚类的可视化。我想使用 Python 绘制轮廓和数据点,如下图所示。在此处输入图像描述

我该如何处理?

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r - cmmeans {e1071} vs. fanny {cluster}

我试图用维度为 15'000 x 7 的数据集进行模糊 k 均值聚类。我首先尝试了函数 fanny,它花了 R 将近 7 个小时才得到结果(我也尝试了其他参数,但它总是很慢;用5'000 行的样本大约需要半小时)。使用 cmeans 函数需要 27 秒。cmeans 与 fanny 有何不同?这是我设置这两个功能的方法:

生成的成员资格相似但不等价。此外,如何计算 cmeans 中的中心?在范妮中,我使用以下内容:

将此应用于 cmeans,我得到的结果与 cmeans$centers 不同。

非常感谢!

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matlab - 如何禁用 MATLAB 的模糊 c 均值聚类的日志记录?

fcm在 MATLAB 中工作。我需要关闭命令窗口的登录。实现这一目标的最佳方法是什么?

例如,当我运行命令时,我将以下内容打印到 MATLAB 命令窗口

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r - 计算从中心点到所有点的距离并选择 R 中最远的点?

我是 R 新手,我想实现以下算法:

  • 步骤 1.随机选择一个数据集点作为第一个聚类的中心

  • Step 2.对于下一个簇,找到与前一个簇的中心距离最大但尚未被选为中心的点

  • Step 3.然后,选择这个点作为下一个聚类的中心

  • 步骤 4.重复步骤 2 和 3,直到初始化所有集群的中心

我试图写这个算法。我得到了距离,但我无法将其与原始点匹配,也无法通过迭代获得接下来的 25 个点。

有人能帮助我吗?

距离是 182 个距离的数组

并且中心应该是集群的中心

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python - 使用 Iris 数据集在 Python 上进行模糊聚类

我正在研究 iris 数据集的模糊 c 均值聚类,但是由于一些错误而无法可视化。使用本教程,我为虹膜编写了以下内容,但是它显示了名为“AttributeError:shape”的错误。这是我的代码:

我认为在变量模型中传递参数就足够了,但是它显示了上述错误。如果可能的话,你能告诉我哪里出错了吗?如何解决这个问题?我真的很感谢你的帮助!