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1.
快速模糊C均值聚类彩色图像分割方法   总被引:3,自引:3,他引:32       下载免费PDF全文
模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点,但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题,为此,提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集,一方面,子集中心用于初始化聚类中心点;另一方面,利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类,由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小,故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度,进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明,这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现彩色图像的快速分割。  相似文献
2.
改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法   总被引:2,自引:2,他引:2  
针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)存在对初值敏感和易陷入局部收敛的缺陷,利用改进的粒子群算法对FCM进行优化,提出一种新的模糊C均值聚类算法Improved PSOFCM,并建立基于熵的聚类有效性函数,对聚类算法的性能进行客观评价。数据集实验表明,Improved PSOFCM算法不仅能克服传统FCM算法的不足,而且在聚类正确率和有效性上也优于基于粒子群与基于遗传优化的FCM算法。  相似文献
3.
基于模糊简单多数票法则的模糊聚类组合模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
首次将传统的简单多数票法则推广为模糊简单多数票法则.应用最近邻居法则与匈牙利算法,提出一种类的匹配算法,并应用此算法建立不同模糊聚类的类与类间的对应关系;再应用模糊简单多数票法则将匹配后的多个模糊聚类组合成一个组合模糊聚类,由此建立一个新的模糊聚类组合模型.实验结果表明,该组合模型产生的组合模糊聚类不仅优于参与组合的单个模糊聚类,而且优于Evgenia等人提出的组合模糊聚类.  相似文献
4.
核空间中的Xie-Beni指标及其性能   总被引:1,自引:1,他引:1  
普运伟  金炜东  朱明  胡来招 《控制与决策》2007,22(7):829-832,835
针对核空间中模糊聚类算法的有效性评价问题,以核非线性映射为工具,将Xie-Beni指标推广到核Hilbert空间,得到其对应的核化形式,并指出该核化指标与VLL指标的区别和联系.在此基础上,通过比较实验,研究了核化的Xie-Beni指标对高斯核宽度β和模糊指数m的稳定特性.结果表明,核化的Xie-Beni指标较之VLL等其他指标具有更好的性能和可靠性,可优先作为核模糊聚类算法的有效性判据.  相似文献
5.
基于加权模糊c均值聚类的快速图像自动分割算法   总被引:1,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合,是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率,提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值(FCM)聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制;然后通过塔形分解来缩减聚类样本集;最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明,该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外,为确定分割的最优类别数c,还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度,实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。  相似文献
6.
基于多示例的K-means聚类学习算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
谢红薇  李晓亮 《计算机工程》2009,35(22):179-181
多示例学习是继监督学习、非监督学习、强化学习后的又一机器学习框架。将多示例学习和非监督学习结合起来,在传统非监督聚类算法K-means的基础上提出MIK-means算法,该算法利用混合Hausdorff距离作为相似测度来实现数据聚类。实验表明,该方法能够有效揭示多示例数据集的内在结构,与K-means算法相比具有更好的聚类效果。  相似文献
7.
一种新的聚类有效性函数   总被引:1,自引:1,他引:2       下载免费PDF全文
聚类有效性函数是用于评价聚类结果优劣的指标,准确地给出初始聚类类别数将使得聚类结果趋于合理化。根据模糊不确定性理论及聚类问题的基本特性,引入了新的紧密度度量指标DiUc),在此基础上提出了一个旨在寻求最优聚类类别数的有效性函数。该函数基于数据集的紧密度与分离度特征,综合考虑了数据成员的隶属度及数据集的几何结构。实验结果表明该有效性函数能够发现最优的聚类类别数,对于分类结构较为明确的数据集表现出良好的性能,并且对于权重系数具有良好的鲁棒性。  相似文献
8.
图像分割是模式识别、图像理解、计算机视觉等领域的重要研究内容.基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,但其存在需预先给出初始聚类数目,且要考虑各个特征对分类的不同影响等问题.通过引入ReliefF技术进行特征加权,结合聚类有效性指数自适应确定初始聚类数目、根据Laws纹理测度提取图像特征等措施,提出了一种新的FCM彩色图像分割算法.实验结果表明,该算法可以有效地提高图像分割效果,分割结果优于现有FCM图像分割方案.  相似文献
9.
卫星云图中人们感兴趣的区域(ROI)往往是各类云团,针对卫星云图内容的复杂性,利用直方图模糊加权C均值聚类方法实现云图的图像分割,对分割结果进行后处理,最终获取云图内的感兴趣区域。常规聚类方法需要人工指定类个数,影响了ROI提取过程的自动化程度。引入修正聚类评价指标,基于该指标实现最佳类别个数的自动确定。云图分割是感兴趣区域提取过程的关键,采用的直方图模糊加权C均值聚类方法在原有算法基础上,引入样本权重概念,使得聚类过程更为合理;同时将聚类对象由原始像素转换为灰度直方图,提高了聚类过程执行效率。实验结果表明设计的感兴趣区域提取方法能较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云六类区域,提取结果与客观实际一致。  相似文献
10.
提出了直觉模糊数的非监督模糊C-均值聚类算法。该算法首先定义了直觉模糊数之间的距离,其次构造了直觉模糊数聚类问题的目标函数,最后得到了直觉模糊数聚类的模糊C-均值聚类算法,聚类中心初始化方法,以及相关的聚类有效性函数。实验结果表明,该算法是有效的。  相似文献
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