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题名一种具有影响力因子的硬聚类算法
被引量：2
- 1
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作者
王建锋
金健
王晶晶
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机构
上海电力学院计算机科学与技术系
华东师范大学计算机科学与技术系
上海西渡学校
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期177-180,共4页
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基金
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2002CB312001)
上海市科委项目(No.065115023)~~
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文摘
为解决传统聚类方法对不同规模类不能正确聚类的问题,探讨了带影响力因子的硬聚类方法。为每个类均赋予一个影响力因子,使样本的隶属关系不只受距离的影响,而且受类的规模的影响。通过对18个数据集的实验,证明该方法的可行性,并且观察了影响力因子的取值对收敛过程和算法产生结果的影响,提出了今后的工作重点。
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关键词
聚类
硬聚类算法
模糊C均值算法
影响力因子
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Keywords
clustering
Hard C-Means（HCM）
Fuzzy C-Means（FCM）
effectiveness factor
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于直方图加权的半模糊聚类
被引量：1
- 2
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作者
杨道普
马秋禾
石磊
陈科
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机构
解放军信息工程大学测绘学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第5期184-185,188,共3页
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文摘
通过分析影像数据的特点,利用直方图的统计特性,结合HCM收敛速度快的优点,提出了一种基于直方图加权的半模糊化的聚类算法,此方法结合了全局与局部信息,提高了聚类的速度,改善了聚类的效果;采用Lena和脑影像实验与传统算法作比较证明了该算法的效果更好,并对一副97658k的影像进行处理,证明了该算法效率高。
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关键词
直方图
模糊C-均值聚类算法(FCM)
硬C-均值聚类算法(HCM)
半模糊加权聚类
OTSU
影像分割
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Keywords
histograms
Fuzzy C-Means clustering（FCM）
Hard C-Means clustering（HCM）
semi-WFCM
Otsu
image segment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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