提出基于随机初始化、参数扰动和特征子集映射的多扰动的局部自适应软子空间聚类(LAC)融合算法(MLACE)。MLACE具有以下特点:(i)多扰动融合:从初始化、参数和特征子集等不同侧面,探测数据内部结构,使之相互融合,从而达到改善聚类正确性...提出基于随机初始化、参数扰动和特征子集映射的多扰动的局部自适应软子空间聚类(LAC)融合算法(MLACE)。MLACE具有以下特点:(i)多扰动融合:从初始化、参数和特征子集等不同侧面,探测数据内部结构,使之相互融合,从而达到改善聚类正确性的目的;(ii)融合信息提升:根据LAC算法输出的子空间权重矩阵,定义数据属于每一类的概率,形成提升的融合信息;(iii)融合一致性函数改进:融合信息的形式由0/1二值信息转换成[0,1]实值信息,因此,一致性函数采用了性能较优的实数值融合算法Fast global K-means来进一步改善融合正确性。实验选取2个仿真数据库和5个UCI数据库测试MLACE的聚类正确性,实验结果表明,MLACE聚类正确性优于K-means、LAC、基于参数扰动LAC融合算法(P-MLACE)。展开更多
针对模糊C有序均值聚类算法没有考虑图像空间信息,导致难以有效地分割含噪图像的问题,提出一种基于非局部信息和子空间的模糊C有序均值聚类(non-local information and subspace for fuzzy C-ordered means,SFCOM-NLS)算法.首先,利用图...针对模糊C有序均值聚类算法没有考虑图像空间信息,导致难以有效地分割含噪图像的问题,提出一种基于非局部信息和子空间的模糊C有序均值聚类(non-local information and subspace for fuzzy C-ordered means,SFCOM-NLS)算法.首先,利用图像中给定的相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息;其次,计算每个像素的典型性,并对其进行排序,在每次迭代中更新像素的典型性,提高像素聚类的准确性,解决在聚类过程中存在相似类导致的误分类问题;最后,引入子空间聚类概念,为图像不同维度分配适当的权重,提高彩色图像的分割性能.在含噪合成图像和公开数据集BSDS500,MSRA100和AID上实验结果表明,所提算法的模糊划分系数、模糊划分熵、分割精度和标准化互信息平均值分别达到了95.00%,6.66%,98.77%和95.54%,均优于对比的同类算法.展开更多
文摘提出基于随机初始化、参数扰动和特征子集映射的多扰动的局部自适应软子空间聚类(LAC)融合算法(MLACE)。MLACE具有以下特点:(i)多扰动融合:从初始化、参数和特征子集等不同侧面,探测数据内部结构,使之相互融合,从而达到改善聚类正确性的目的;(ii)融合信息提升:根据LAC算法输出的子空间权重矩阵,定义数据属于每一类的概率,形成提升的融合信息;(iii)融合一致性函数改进:融合信息的形式由0/1二值信息转换成[0,1]实值信息,因此,一致性函数采用了性能较优的实数值融合算法Fast global K-means来进一步改善融合正确性。实验选取2个仿真数据库和5个UCI数据库测试MLACE的聚类正确性,实验结果表明,MLACE聚类正确性优于K-means、LAC、基于参数扰动LAC融合算法(P-MLACE)。
文摘针对模糊C有序均值聚类算法没有考虑图像空间信息,导致难以有效地分割含噪图像的问题,提出一种基于非局部信息和子空间的模糊C有序均值聚类(non-local information and subspace for fuzzy C-ordered means,SFCOM-NLS)算法.首先,利用图像中给定的相似邻域结构的像素提取当前像素的非局部空间信息;其次,计算每个像素的典型性,并对其进行排序,在每次迭代中更新像素的典型性,提高像素聚类的准确性,解决在聚类过程中存在相似类导致的误分类问题;最后,引入子空间聚类概念,为图像不同维度分配适当的权重,提高彩色图像的分割性能.在含噪合成图像和公开数据集BSDS500,MSRA100和AID上实验结果表明,所提算法的模糊划分系数、模糊划分熵、分割精度和标准化互信息平均值分别达到了95.00%,6.66%,98.77%和95.54%,均优于对比的同类算法.
