【摘 要】
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聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。目前,文献中存在大量的聚类算法,主要分为划分聚类方法,层次聚类方法,网格聚类方法,密度聚类方法和
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聚类是将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。目前,文献中存在大量的聚类算法,主要分为划分聚类方法,层次聚类方法,网格聚类方法,密度聚类方法和模型聚类方法。其中划分聚类是最常用的方法。本文研究基于划分的聚类方法以及它们在图像分割中的应用,主要内容包括以下三个方面:1.分析研究熵聚类算法,给出熵聚类算法的统一模型以及基于熵的模糊聚类算法;通过引入核技术,给出了基于熵的核模糊聚类算法。2.针对图像分割问题,结合图像的特点,给出了基于熵的图像分割方法以及基于熵的核模糊聚类图像分割方法。3.针对图像分割问题中的数据量大情形,结合数据压缩技术,研究了基于C均值聚类的图像分割。
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