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提出一种基于K-Means聚类的人工鱼群算法,该算法利用人工鱼群算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理,经试验证明该算法效果理想.
K-Means聚类算法和人工鱼群算法应用于图像分割技术
【摘 要】
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提出一种基于K-Means聚类的人工鱼群算法,该算法利用人工鱼群算法鲁棒性较强且不易陷入局部最优值的特点,动态的确定了聚类的数目和中心,解决了K-Means聚类初始点选择不稳定的缺陷,在此两种算法融合的基础上进行图像分割处理,经试验证明该算法效果理想.
【机 构】
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广东农工商职业技术学院
【出 处】
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计算机系统应用
【发表日期】
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2013年04期
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