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一种加权模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用
被引量：
6
1
作者
薛艳锋
刘继华
+2 位作者
高永强
高志娥
武彩红
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第7期273-277,共5页
现有的加权模糊C均值聚类算法中,属性加权是一个不断迭代、重复计算的过程,费时费力。针对这种情况,提出Fisher线性判别率进行属性加权。算法首先直接计算每一维属性对模糊聚类的贡献度,其次对所有属性的贡献度进行归一化处理然后加权...
现有的加权模糊C均值聚类算法中,属性加权是一个不断迭代、重复计算的过程,费时费力。针对这种情况,提出Fisher线性判别率进行属性加权。算法首先直接计算每一维属性对模糊聚类的贡献度,其次对所有属性的贡献度进行归一化处理然后加权聚类。在人工和实际数据集所做实验表明:该算法在提高聚类速度的同时,聚类效果上也优于其他同类加权模糊C均值聚类算法。
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关键词
模糊
C
均值聚类
FISHER
线性判别率
属性加权
分配系数划分
熵
隶属度
彩色图像分割
颜色空间
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题名
一种加权模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用
被引量：
6
1
作者
薛艳锋
刘继华
高永强
高志娥
武彩红
机构
吕梁学院计算机科学与技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第7期273-277,共5页
基金
吕梁学院校内自然科学基金项目(zrxn201308)
文摘
现有的加权模糊C均值聚类算法中,属性加权是一个不断迭代、重复计算的过程,费时费力。针对这种情况,提出Fisher线性判别率进行属性加权。算法首先直接计算每一维属性对模糊聚类的贡献度,其次对所有属性的贡献度进行归一化处理然后加权聚类。在人工和实际数据集所做实验表明:该算法在提高聚类速度的同时,聚类效果上也优于其他同类加权模糊C均值聚类算法。
关键词
模糊
C
均值聚类
FISHER
线性判别率
属性加权
分配系数划分
熵
隶属度
彩色图像分割
颜色空间
Keywords
Fuzzy C-means clustering
Fisher’s linear discriminant
Attribute weighting
Distribution coefficient partition
Entropy Degree of membership
Colour image segmentation
Colour spaces
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种加权模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用
薛艳锋
刘继华
高永强
高志娥
武彩红
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
6
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