【摘 要】
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目的为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法引入核函数概念。利用满足Mercer条
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61136002);陕西省自然科学基金项目(2014JM8331,2014JQ5183,2014JM8307);陕西省教育厅科学研究计划资助项目(2015JK1654)~~
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目的为了更有效地提高中智模糊C-均值聚类对非凸不规则数据的聚类性能和噪声污染图像的分割效果,提出了核空间中智模糊均值聚类算法。方法引入核函数概念。利用满足Mercer条件的非线性问题,用非线性变换把低维空间线性不可分的输入模式空间映射到一个先行可分的高维特征空间进行中智模糊聚类分割。结果通过对大量图像添加不同的加性和乘性噪声进行分割测试获得的核空间中智模糊聚类算法提高了现有算法的对含噪声聚类的鲁棒性和分类性能。峰值信噪比至少提高0.8 d B。结论本文算法具有显著的分割效果和良好的鲁棒性,并适应于医学,遥感图像处理需要。
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