【摘要】：針對傳統(tǒng)的模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)及其改進算法對樣本進行聚類時存在對噪聲敏感及邊界樣本聚類不夠準(zhǔn)確等問題,該文提出一種基于空間相關(guān)性模糊C均值聚類改進算法。首先分析樣本的空間分布特征及相互影響,設(shè)計樣本的影響值來改進聚類中心計算方法及距離計算函數(shù),然后結(jié)合鄰域信息,通過在鄰域內(nèi)樣本隸屬度求和過程中引入一控制參數(shù)來重新定義模糊隸屬度矩陣,從而實現(xiàn)鄰域樣本的隸屬平滑。理論分析和實驗表明,改進算法對含有大量噪聲的樣本及圖像中各區(qū)域邊界值的處理有較好的效果。
[Abstract]:The traditional fuzzy C-means (Fuzzy C means) and its improved algorithm have some problems such as sensitivity to noise and inaccurate clustering of boundary samples. In this paper, an improved fuzzy C-means clustering algorithm based on spatial correlation is proposed. Firstly, the spatial distribution and mutual influence of the samples are analyzed, and the influence values of the samples are designed to improve the clustering center calculation method and distance calculation function, and then the neighborhood information is combined. The fuzzy membership matrix is redefined by introducing a control parameter into the sum process of the sample membership degree in the neighborhood, so that the membership smoothing of the neighborhood sample can be realized. Theoretical analysis and experiments show that the improved algorithm has a good effect on the processing of the samples with a lot of noise and the boundary values of each region in the image.
【作者單位】： 湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院;湖南工業(yè)大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：湖南省自然科學(xué)基金(2015JJ2047,2016JJ5034,2016JJ5036) 湖南省教育廳項目(15A055,15C0403)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2448606