粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

• 作者: 吴孟达 王丹
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 数学
• 关键词: 粗糙集 模糊C-均值算法 粗糙模糊C-均值算法
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 电子工程·信息工程
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: O159
• 字数: 4223字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2007.02.017

摘要

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低.将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低.该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴孟达	国防科技大学理学院	40	317	12.0	16.0
2	王丹	国防科技大学理学院	13	120	8.0	10.0