模糊C均值聚类

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基于变权马尔可夫随机场的遥感图像变化检测被引量：3
《计算机应用与软件》2021年第5期208-212,262,共6页高鹏翔 
遥感图像变化检测通过分析比较不同时相所获得的遥感图像来获取变化信息,目前已经成为对地监测最有效的手段。针对传统马尔可夫随机场遥感图像变化检测算法的不足,提出一种基于变权马尔可夫随机场的遥感图像变化检测算法。该算法重新定...
关键词：变化检测 遥感图像 马尔可夫随机场 模糊C均值聚类 
基于模糊C均值改进的粒化特征加权多标签分类算法被引量：6
《计算机应用与软件》2018年第6期286-291,共6页柴瑞敏 闫婷 
多标签分类中,每个样本拥有多个标签,使得标签间的组合数量呈指数增长,分类过程中不同特征附带的标签分类信息不同,而特征和标签间的相关性常被忽略。为此,提出基于模糊C均值(FCM)改进的粒化特征加权多标签分类算法。该算法依据平均信...
关键词：模糊C均值聚类 信息增益 平均信息熵 粒化 多标签学习 
结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法被引量：5
《计算机应用与软件》2017年第4期221-225,333,共6页宗永胜 胡晓辉 屈应照 
国家自然科学基金项目(61163009);甘肃省科技支撑计划项目(144NKCA040)
针对传统FCM聚类算法在图像分割时对噪声敏感的问题,提出一种结合空间邻域信息的核FCM图像分割算法。该算法在FCM算法目标函数中增加了空间约束函数,并引入考虑邻域信息的局部隶属度函数,同时引入核函数,用内核诱导距离替换原来的欧式距...
关键词：模糊C均值聚类 邻域信息 图像分割 核函数 鲁棒性 
隐隶属度模糊c均值聚类算法被引量：3
《计算机应用与软件》2015年第12期245-248,共4页文传军 汪庆淼 詹永照 
国家自然科学基金项目(61170126);常州工学院校级课题(YN1305)
针对基于粒子群的模糊聚类算法运算效率较低的问题,提出隐隶属度模糊c均值聚类算法HMFCM(hidden-membership fuzzy c-means clustering)。HMFCM算法将FCM模糊隶属度迭代公式代入FCM目标函数中约简,得到无模糊隶属度的HMFCM目标函数,并利...
关键词：模糊C均值聚类 隐隶属度 粒子群算法 目标函数 算法复杂度 
基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法被引量：5
《计算机应用与软件》2013年第11期13-17,共5页陈志飞 时宏伟 吕学斌 孙旭 
国家自然科学基金项目(60832011)
为改进传统的模糊C均值聚类(FCM)算法应用于图像分割时计算代价大、性能依赖于初始聚类个数和聚类中心、分割过程中易陷入局部极值的问题,提出一种基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法。首先,利用优化的均值漂移算法对原始图像...
关键词：图像分割 模糊C均值聚类 均值漂移 形态学 
区间型数据的可能性聚类算法被引量：2
《计算机应用与软件》2013年第10期251-254,共4页李庆 贺一民 罗建禄 徐磊 
针对区间型数据的模糊c均值聚类(IFCM)算法在实际应用中的不足,将可能性理论引入区间型数据的聚类问题,通过放松样本隶属度的约束条件和修正IFCM算法的目标函数,提出一种区间型数据的可能性聚类算法。通过仿真模拟实验和平均CR指标分析...
关键词：区间型数据 模糊C均值聚类 可能性聚类 平均CR指标 
一种基于属性分解的FCM融合聚类算法被引量：3
《计算机应用与软件》2013年第8期65-67,共3页李玲俐 
国家自然科学基金项目(61104135);广东省自然科学基金项目(101754539192000000)
针对传统模糊C均值聚类算法只能发现"类球状"簇和对分量属性数据敏感的缺点,提出一种基于FCM的属性分解聚类再融合的分类算法。该算法将信息融合的思想应用于聚类算法,先在每个分量属性维度进行聚类,然后对各属性的聚类结果进行融合分...
关键词：模糊C均值聚类 信息融合 数据预处理 属性分解 
一种基于Mahalanobis距离的增量聚类算法被引量：4
《计算机应用与软件》2011年第12期38-40,共3页郑宏亮 王建英 
国家自然科学基金(10771092);辽宁省科技厅博士启动基金(20081079);大连市科学技术基金(2010J21DW019)
经典的模糊c均值聚类算法对非球型或椭球型分布的数据集进行聚类效果较差。将经典的模糊c均值聚类中的欧氏距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,将其用于增量学习中,提出一种基于马氏距离的模糊增量聚类学习算法。实...
关键词：模糊C均值聚类 MAHALANOBIS距离 增量学习 
改进的FCM与局部信息相结合的图像分割被引量：4
《计算机应用与软件》2011年第8期97-99,129,共4页黄宁宁 贾振红 余银峰 杨杰 庞韶宁 
科技部国际科技合作项目(2009DFA12870)
传统的EM算法和FCM算法分割精度低,时间消耗大。为解决以上不足,提出了一种基于EM、FCM和KCN三种算法相结合的全新的图像分割算法。该算法有较好的分割精度。考虑到图像会受到噪声的干扰,在改进算法的基础上又引入图像的局部信息。首先...
关键词：期望最大 KOHONEN网络 模糊C均值聚类 局部信息 图像分割 
基于网格和密度的模糊C均值聚类初始化方法被引量：9
《计算机应用与软件》2008年第3期22-23,45,共3页盛莉 邹开其 邓冠男 
国家自然科学基金(60573072)
模糊c均值聚类算法是目前聚类分析中最受欢迎的算法之一,但其聚类效果往往受初始参数的影响。针对这一问题,提出一种基于网格和密度的模糊c均值聚类初始化方法。以网格和密度为工具提取聚类样本的类聚类中心,以此来初始化模糊c均值聚类...
关键词：模糊C均值聚类 网格 密度 
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