说明：FCM算法是一种基于划分的聚类算法，它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大，而不同簇之间的相似度最小。模糊C均值算法是普通C均值算法的改进，普通C均值算法对于数据的划分是硬性的，而FCM则是一种柔性的模糊划分。在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识。

说明：FCM+KFCM聚类分析两种方法的比较，有聚类效果图

说明：采用了欧氏距离和模糊算法两种方式进行了FCM聚类分析，利用FCM聚类分析解决了交通状况的判别算法，文件里面还有相关文献！

说明：模糊聚类FCM 能够实现数据的分类与分组，确定聚类数，进行模糊划分

说明：此FCM-PSO是对于FCM的改进，用于图像分割，效果好。

说明：此程序采用 FCM，模糊c 均值方法，用于边缘检测

说明：利用模糊C聚类（FCM）的方法对彩色图像进行分割，期中可以用不通的特征向量来表征图像的特征

说明：i dont know it for what

说明：文件包含fcm的函数文件，fcm的示例，以及两种归一化的方法。

说明：使用模糊C均值聚类（FCM）的方法对状态进行分类，其优点首先是可以根据实际情况自动确定聚类中心，减少人工干涉的因素，其次，对状态特征参数不是进行硬分类，而是通过隶属度的表征方式对其聚类，更加符合现实状态类别之间不具备明显界限的实际问题。

说明：Enhanced fuzzy c means matlab code

说明：FCM（模糊c均值聚类函数）的一个实例，通过matlab实现这一经典的模糊算法

说明：模糊C均值(FCM)聚类算法分割图像，该算法可以进行图像的分割

说明：一个简单的模糊聚类的实例，实现了模糊聚类的基本原理，代码通俗易懂，带有数据集，可以直接运行

说明：A Fuzzy Cognitive Maps (FCMs) is a modelling methodology based on exploiting knowledge and experience. FCMs were proposed by Kosko (1986) to represent the causal relationship between concepts and analyze inference patterns. FCM is a soft computing technique that follows an approach similar to the human reasoning and decision-making process

说明：code d'extraction d'images

说明：分别用kmeans、fcm、kfcm实现图像分割

说明：MATLAB编写的FCM算法，已通过验证，FCM函数已经独立化，可以直接使用

说明：文章Robust Image Segmentation Using FCM With Spatial Constraints Based on New Kernel-Induced Distance Measure的代码实现

说明：该代码是对文章A Modified Fuzzy C-Means Algorithm for Bias Field Estimation and Segmentation of MRI Data算法的实现

说明：该代码是文章A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters的实现，附图像

说明：实现灰度图像的模糊C均值聚类，并显示迭代次数和迭代结果

说明：Spatial FCM WITH LEVEL SET AND REMOVAL OF BOUNDARY LEAKEGE

说明：非常好用的一种图像处理算法，适用于各种图像处理，个人亲测代码好用

说明：FCM WITH 2D CLUSTERING AND LEVEL SET METHOD

说明：FCM stands for function comes before me.

说明：FCM应用于数据预测，主要内容是聚类分析希望对大家有用

说明：Fuzzy c-means (FCM) clustering has been widely used in image segmentation. However, in spite of its computational efficiency and wide-spread prevalence, the FCM algorithm does not take the spatial information of pixels into consideration, and hence may result in low robustness to noise and less accurate segmentation. In this paper, we propose the weighted image patch-based FCM (WIPFCM) algorithm for image segmentation.

说明：Fuzzy clustering algorithms like the popular fuzzy c-means algorithm (FCM) are frequently used to automatically divide up the data space into fuzzy granules. When the fuzzy clusters are used to derive membership functions for a fuzzy rule-based system,then the corresponding fuzzy sets should fulfill some requirements like boundedness of support or unimodality.

说明：实现了GA和FCM相结合，提取规则的目的