【摘 要】
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基于核函数的FCM算法（KFCM）是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感.针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k’-mearns算法估计分类
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61171179)
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基于核函数的FCM算法（KFCM）是一种常用的聚类算法,它需要人为地确定分类数,对噪声比较敏感.针对感兴趣区域提取问题,提出一种改进的KFCM算法,该算法先用k’-mearns算法估计分类数,再用KFCM算法进行聚类,改进隶属度函数,使新算法的隶属度为其邻域隶属度的平均值,提高了算法的抗噪能力.将新算法应用到感兴趣区域提取中,实验结果表明,新算法不需要人为地确定分类数,并且相比传统的FCM算法和KFCM算法能更有效地抑制噪声.
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