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。

学习材料

一个介绍物体识别算法的介绍，SIFTSURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析。

文章中有截图来自，bilibili的食鱼者，进站搜他，可以看到视频。讲的很好，建议全都看完。收益匪浅。 从事手机tuning，后来又从事车载tuning。感兴趣朋友+微信号(cameratuning_27)一同学习。

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TI的PMSM电机FOC控制的各个所有模块程序算法分析，挺详细的。

模糊神经网络概念，方法，算法介绍，供初学者认识模糊神经网络。

导读： 随着大数据概念的火热，啤酒与尿布的故事广为人知。我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律？数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们。本文首先对Apriori算法进行简介，而后进一步介绍相关的基本概念，之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤，最后给出Python实现代码。 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指”来自以前”。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作”一个先验”（a priori）。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项

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