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摘要:
为了得到FCM聚类多阈值分割中最佳聚类个数,针对Bezdek熵在数字图像数据聚类有效性判别中的不足,提出一种改进的聚类有效性判别函数.新函数通过在Bezdek划分熵中增加补偿项来突出最佳聚类时的函数值,提高有效性判别的正确性.试验结果表明,基于改进初始隶属度矩阵生成方法的FCM算法,计算迭代次数为传统FCM方法的55%,计算用时减少了约45%,而且由改进聚类有效性判别函数得到的最佳聚类数目和试验图像相符,效果明显优于Bezdek熵方法,由最佳聚类数得到的分割图像能够体现目标绝大多数信息,证明了本算法的有效性和正确性.
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文献信息
篇名 面向FCM聚类阈值分割的聚类有效性判别函数
来源期刊 安徽大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 聚类有效性 FCM 最佳聚类数 阈值分割 隶属度矩阵
年,卷(期) 2007,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-27
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 2300字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-2162.2007.05.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田军委 西安工业大学数理系 70 481 9.0 19.0
2 李晓红 西安交通大学电子与信息工程学院 72 390 10.0 16.0
6 LI Xiao-hong 西安工业大学数理系 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类有效性
FCM
最佳聚类数
阈值分割
隶属度矩阵
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
安徽大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-2162
34-1063/N
大16开
安徽省合肥市
26-39
1960
chi
出版文献量(篇)
2368
总下载数(次)
6
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11731
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