共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
现有的软子空间聚类算法在分割MR图像时易受随机噪声的影响,而且算法因依赖于初始聚类中心的选择而容易陷入局部最优,导致分割效果不理想.针对这一问题,提出一种基于烟花算法的软子空间MR图像聚类算法.算法首先设计一个结合界约束与噪声聚类的目标函数,弥补现有算法对噪声数据敏感的缺陷,并提出一种隶属度计算方法,快速、准确地寻找簇类所在子空间;然后,在聚类过程中引入自适应烟花算法,有效地平衡局部与全局搜索,弥补现有算法容易陷入局部最优的不足.EWKM,FWKM,FSC,LAC算法在UCI数据集、人工合成图像、Berkeley图像数据集以及临床乳腺MR图像、脑部MR图像上的聚类结果表明,所提出的算法不仅在UCI数据集上能够取得较好的结果,而且对图像聚类也具有较好的抗噪性能,尤其是对MR图像的聚类具有较高的精度和鲁棒性,能够较为有效地实现MR图像的分割. 相似文献
2.
在介绍图像色彩自适应聚类算法的分析的同时,进行针对任意真彩色图像进行色彩聚类的算法。设计一种能够将BMP格式的真彩色图像进行色彩聚类处理,形成基本不失真的、最多具有256种色彩的伪彩色图像算法。 相似文献
3.
朱永红 《计算机技术与发展》2007,17(1):123-125
聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法——覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。 相似文献
4.
聚类算法是数据挖掘的核心技术。介绍了几类主要的传统聚类算法,给出了每类算法的基本概念、基本原理、各类表示聚类的算法以及这些算法的特征。然后再提出了一种新的聚类算法———覆盖聚类算法,给出了该算法的具体步骤,并对模糊聚类算法和该算法用实验的方式进行比较,证明了覆盖聚类算法的可行性和有效性。最后分析了当前聚类算法存在的问题和发展方向。 相似文献
5.
提出一种基于K-Means聚类的人工鱼群算法, 该算法利用人工鱼群算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点, 动态的确定了聚类的数目和中心, 解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷, 在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理, 经试验证明该算法效果理想. 相似文献
6.
动态的K-均值聚类算法在图像检索中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图像信息挖掘领域,该技术提高了图像检索的速度和质量。K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法,但K-均值算法严重依赖于经验参数和阙值的设定;自适应算法得到的聚类个数太多,相应的就是类内的图像个数过少,效率不是很高。从选取初始聚类点是否具有确定性、迭代次数是否过多和聚类个数是否适当等方面考虑,提出了一种新的聚类算法,即动态的K-均值法。模拟实验的结果表明,该算法具有较好的准确性和效率,使检索的质量和速度都得到了很大的提高。 相似文献
7.
8.
AP算法在图像聚类中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章提出采用分块加权颜色直方图作为图像特征,将Affinity Propagation(AP)聚类算法应用到图像聚类中,并将该算法加以实现,进行算法性能研究,实验结果表明AP聚类算法应用于图像聚类能够取得较好的效果. 相似文献
9.
提出一种新的快速图像区域分割算法.这种方法首先抽取图像所有像素点的颜色、纹理与位置特征,并将图像划分成子块,以子块内像素点特征的平均值作为子块的特征向量,然后运用Mean shift算法进行聚类,获得聚类簇数和初始蔟中心,最后再利用改进的K均值算法进行聚类,实现图像的快速分割.实验结果表明新方法不仅分割速度快,而且得到的分割结果稳定,避免了过度分割. 相似文献
10.
11.
刘凤芹 《计算机光盘软件与应用》2012,(21):60-61
聚类分析在数据挖掘领域中是一个非常重要的研究课题,该文阐述了聚类算法的基本原理和性能要求,并依据算法思想的不同把聚类算法分为五类,详细介绍了每一类的算法思想、优缺点及典型算法,有利于用户对聚类算法的选择和研究者对聚类算法的改进研究,最后探讨了聚类算法今后的发展趋势。 相似文献
12.
基于改进蚁群算法的聚类分析 总被引:2,自引:0,他引:2
聚类在数据挖掘、统计学、机器学习等很多领域都有很大应用.聚类问题可以归结为一个优化问题.蚁群算法(Ant Colony Algorithm)已成功地解决了许多组合优化的难题.介绍一种蚁群聚类算法,并进行了优化,提出一种改进的蚁群聚类算法.它改进了蚂蚁搜索解的方法,并引入均匀交叉算子,将蚁群算法和遗传算法融合.它提高进化速度,有效改善了蚁群算法易于过早地收敛于非最优解的缺陷.仿真实验取得了较好的结果. 相似文献
13.
在目前聚类方法中, k-means与势函数是最常用的算法,虽然两种算法有很多优点,但也存在自身的局限性。 k-means聚类算法:其聚类数目无法确定,需要提前进行预估,同时对初始聚类中心敏感,且容易受到异常点干扰;势函数聚类算法:其聚类区间范围有限,对多维数据进行聚类其效率低。针对以上两种算法的缺点,提出了一种基于 K-means 与势函数法的改进聚类算法。它首先采用势函数法确定聚类数目与初始中心,然后利用K-means法进行聚类,该改进算法具有势函数法“盲”特性及K-means法高效性的优点。实验对改进算法的有效性进行了验证,结果表明,改进算法在聚类精度及收敛速度方面有很大提高。 相似文献
14.
数据挖掘中聚类算法比较研究 总被引:16,自引:0,他引:16
聚类算法是数据挖掘的核心技术,本文结合提出了评价聚类算法好坏的5个标准,基于这5个标准,对数据挖掘中常用聚类算法作了比较分析,以便于人们更容易,更快捷地找到一种适用于特定问题的聚类算法。 相似文献
15.
针对传统聚类算法在图像分割中对聚类中心选择敏感,可靠性差的缺点,本文采用AP聚类算法研究图像分割问题。AP(Affinity propagation)聚类算法是通过数据点之间的信息传递产生高质量的聚类中心,避免了聚类初始中心选择难的问题。本文通过与K均值算法和模糊C均值算法在图像分割中的实验比较,得出本算法优于其他两种算法,对图像可取得良好的分割效果。 相似文献
16.
硬聚类算法HCM求解的结果通常都是局部的最优解,当模糊集合间的运算采用传统定义的时候,它的聚类结果中还会存在无意义的聚类集。本文通过研究表明,在HCM聚类算法中应用遗传算法,可以在一定程度上避免硬聚类算法收敛到局部最优解。因此,本文将遗传算法应用于硬聚类算法,并设计了相应的算法。但是,考虑到本算法实现时的开销 销和效率,又对该算法进行了改进,并最终提出一种新的算法--CHCM聚类算法。测试数据表明,采用改进后的聚类算法的结果90%以上能够取得全局的最优解,远远超过了采用硬聚类算法时所取得全局最优解的次数,证明了本算法的可推广性。 相似文献
17.
18.
19.
一种改进的模糊聚类图像分割算法研究与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
针对相似图像分割过程中,输入像素数据在转换空间上存在的不连贯和幅度变化特征差异很小,像素的隶属关系很难准确界定,导致分割阀值设定过程出现较大衰减,分割误差较大的问题,提出一种改进的模糊聚类图像分割算法.分析了传统的模糊C-均值聚类图像分割算法的弊端,对像素模糊划分矩阵和聚类中心进行推导,将迭代过程中像素数据集对聚类隶属的可能性和不确定性关系融入分割目标函数中,依据可能隶属度和不确定隶属度建立改进分割准则函数,同时对像素聚类进行更新,实现图像分割.仿真结果验证了所提算法的有效性,结果表明,改进后的方法在分割检测过程中,图像误差明显减小. 相似文献
20.
图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭的区域的集合,是图像处理和计算机视觉的基本问题之一。为了提高图像分割的效率,提出了一种基于2维直方图加权的塔形模糊c均值(FCM)聚类图像快速分割算法。该方法先通过构造合理的2维直方图对噪声进行抑制;然后通过塔形分解来缩减聚类样本集;最后利用加权FCM聚类算法进行分类。仿真结果表明,该方法的效率明显优于标准的FCM算法。此外,为确定分割的最优类别数c,还引入了一种基于该快速算法的聚类有效性评价函数——修正划分模糊度,实现了最佳图像分割类别数c的自动确定。基于人造图像和实际图像的测试实验结果表明该方法是有效的。 相似文献