基于微粒群的K均值聚类算法在图像分类中的应用

被引：22

作者：

周鲜成

申群太

王俊年

机构：

[1] 中南大学信息科学与工程学院

来源：

小型微型计算机系统 | 2008年 / 02期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

微粒群算法; K均值聚类算法; 图象分类;

D O I：

10.20009/j.cnki.21-1106/tp.2008.02.028

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

提出一种新的图象分类算法—基于微粒群的K均值聚类图象分类算法.将此算法和K均值聚类算法以及微粒群图像分类算法分别应用于MRI人脑图象的分类,并进行了比较.实验结果表明:基于微粒群的K均值聚类图象分类算法具有较好的全局收敛性,不仅能有效克服K均值算法易陷入局部极小值的缺点,且全局收敛性能优于微粒群图像分类算法.

引用

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