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
针对传统粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)在处理大规模数据集时划分方法的随机性严重影响模型训练效能的情况,提出一种基于核模糊C均值聚类的粒度支持向量机(granular support vector machine based on kernel-ba...针对传统粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)在处理大规模数据集时划分方法的随机性严重影响模型训练效能的情况,提出一种基于核模糊C均值聚类的粒度支持向量机(granular support vector machine based on kernel-based fuzzy c-means cluster,GSVM-KFCM)的方法。首先利用核映射将数据映射到高维空间进行聚类划分得到若干个信息粒,然后在每个信息粒中进行支持向量机的训练,提取出关键信息并融合建立最终决策模型。实验结果表明:该方法可以降低大规模数据集的训练时间,同时也能提高算法的准确度。展开更多
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.
文摘针对传统粒度支持向量机(granular support vector machine,GSVM)在处理大规模数据集时划分方法的随机性严重影响模型训练效能的情况,提出一种基于核模糊C均值聚类的粒度支持向量机(granular support vector machine based on kernel-based fuzzy c-means cluster,GSVM-KFCM)的方法。首先利用核映射将数据映射到高维空间进行聚类划分得到若干个信息粒,然后在每个信息粒中进行支持向量机的训练,提取出关键信息并融合建立最终决策模型。实验结果表明:该方法可以降低大规模数据集的训练时间,同时也能提高算法的准确度。