面向FCM聚类阈值分割的聚类有效性判别函数

李晓红; 田军委

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面向FCM聚类阈值分割的聚类有效性判别函数

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为了得到FCM聚类多阈值分割中最佳聚类个数,针对Bezdek熵在数字图像数据聚类有效性判别中的不足,提出一种改进的聚类有效性判别函数.新函数通过在Bezdek划分熵中增加补偿项来突出最佳聚类时的函数值,提高有效性判别的正确性.试验结果表明,基于改进初始隶属度矩阵生成方法的FCM算法,计算迭代次数为传统FCM方法的55%,计算用时减少了约45%,而且由改进聚类有效性判别函数得到的最佳聚类数目和试验图像相符,效果明显优于Bezdek熵方法,由最佳聚类数得到的分割图像能够体现目标绝大多数信息,证明了本算法的有效性和正确性.

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来源
《安徽大学学报：自然科学版》 |2007年第5期|23-27|共5页
作者
李晓红; 田军委;
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作者单位

西安工业大学数理系;

西安交通大学电子与信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
聚类有效性; FCM; 最佳聚类数; 阈值分割; 隶属度矩阵;

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