基于加权样本的FCM快速算法研究

来源 :四川大学学报：工程科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：gwo

【摘要】

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为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM(Fuzzy C-Means)的快速算

【作者】

：

匡平朱清新陈叙东王明文卿利

【机构】

：

电子科技大学

【出处】

：

四川大学学报：工程科学版

【发表日期】

：

2005年6期

【关键词】

：

模糊C均值聚类 FCM算法 WFCM算法加权样本图像分割 fuzzy C-means（FCM） weighted fuzzy C-means（WFCM）

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为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM(Fuzzy C-Means)的快速算法一般形式:WFCM(Weighted Fuzzy C-Means)算法.理论上证明了WFCM算法和FCM算法对样本集分割的等价性,并且,WFCM在运算性能方面明显优于FCM算法.而两个算法在灰度图像分割上的例子验证了WFCM算法的快速性和有效性.

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