An Improved Fuzzy C-Means Clustering Algorithm Considering Data Density Distribution
Author:
Affiliation:
1. Tianjin University of Technology,Tianjin,China
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10545644/10545608/10545946.pdf?arnumber=10545946
Reference9 articles.
1. M&MFCM: Fuzzy C-means Clustering with Mahalanobis and Minkowski Distance Metrics
2. Fuzzy c-means clustering using Jeffreys-divergence based similarity measure
3. DTI Image Segmentation Algorithm Based on Improved Spatial Fuzzy Clustering [J];Liu;Chinese Journal of Biomedical Engineering,2018
4. Kernel Possibilistic Fuzzy c-Means Clustering with Local Information for Image Segmentation
5. Fuzzy clustering algorithm for automatically determining the number of clusters[J];Chen;Electronic Journal,2017
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