基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割

• 作者: 付芬 周文刚
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑瘤 图像分割 模糊C均值 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 494-498
• 页数: 5页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.03.28

摘要

针对经典模糊 C 均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷，提出一种快速全局模糊 C 均值聚类算法。该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心，避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题。实验分析表明，改进后的模糊 C 均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好，多个数据集的聚类准确率也表明，快速全局模糊 C 均值算法的聚类稳定性明显提升。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周文刚	周口师范学院计算机科学与技术学院	30	97	6.0	8.0
2	付芬	重庆邮电大学计算机科学与技术学院	2	24	2.0	2.0