基于粗糙集理论和FCM的图像聚类方法

乔晓明; 刘有耀

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基于粗糙集理论和FCM的图像聚类方法

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提出一种将粗糙集方法与模糊C均值聚类(FCM)算法结合的图像聚类方法。借助于粗糙集理论在处理大数据量、消除冗余信息等方面的优点,减少模糊C均值聚类的训练数据量,克服其因为数据量大而处理速度慢等缺点,同时利用模糊C均值聚类好的聚类性能,对经过约简的最小属性子集进行聚类分析,实现图像聚类的快速、准确、鲁棒等优点。在人脸图像上的聚类实验取得了很好的效果。

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来源
《科技与创新》 |2007年第4x期|283-284|共3页
作者
乔晓明; 刘有耀;
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作者单位

西安交通大学电信学院;

西安邮电学院计算机系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
粗糙集理论; 奇异值分解; 聚类分析;

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