【摘 要】
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本文提出了基于修正目标函数模糊C—均值聚类算法(MFCM)的纹理分割方法.传统匠模糊C—均值聚类算法(FCM)的目标函数仅考虑了样本类内紧致性,而本文提出的MFCM的目标函数不仅
【机 构】
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河南大学信息工程实验室,河南大学计算机与信息工程学院(河南开封)
【出 处】
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全国计算机新科技与计算机继续教育学术会议
论文部分内容阅读
本文提出了基于修正目标函数模糊C—均值聚类算法(MFCM)的纹理分割方法.传统匠模糊C—均值聚类算法(FCM)的目标函数仅考虑了样本类内紧致性,而本文提出的MFCM的目标函数不仅考虑了样本类内紧致性,而且还考虑了样本类间分离性;在相同参数的条件下,加快了MFCM算法的速度.最后,纹理分割实验验证了MFCM算法的有效性.
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