基于特征和空间信息的核模糊C-均值聚类算法

被引：5

作者：

杨飞 ^{[1
]}

朱志祥 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安邮电大学计算机学院

[2] 陕西省信息化工程研究院

来源：

电子科技 | 2016年 / 29卷 / 02期

关键词：

FCM; 内核诱导距离; 核聚类; 鲁棒性;

D O I：

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.02.005

中图分类号：

TP311.13 []; TP391.41 [];

学科分类号：

1201 ; 080203 ;

摘要：

针对传统FCM算法处理噪声图像时存在去噪性能差、聚类时间长、分割效果不佳等问题。文中通过拟合核聚类算法和传统的FCM算法,产生一种使用内核诱导距离取代欧式距离的核函数FCM算法,并推导出利用样本特征和空间信息的核FCM聚类算法,通过大量的对比测试,得出文中算法较传统FCM算法在图像的分割和去噪时间上减少约68%,峰值信噪比相比传统FCM算法提高了约10%。证明优化后的算法具有更好的抗噪性与鲁棒性。

引用

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页数：4

共 10 条

[1]

K-均值聚类算法研究.[D].蒋帅.陕西师范大学.2010, 04

[2]

基于核函数的模糊聚类算法研究.[D].程可嘉.电子科技大学.2009, 12

[3]

改进的模糊C-均值聚类对噪声图像的分割.[D].李云松.兰州理工大学.2007, 02

[4] 利用模糊熵约束的模糊C均值聚类算法 [J].