基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用

• 作者: 丁卫平 任龙杰 孙颖 张毅 鞠恒荣
• 来源期刊: 南通大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: K-means算法 混合蛙跳算法 近似骨架 眼底病历图像
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 智能科学与技术
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4506字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12194/j.ntu.20191128001

摘要

为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means万法.该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改.UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀.最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张毅	南通大学信息科学技术学院	75	209	8.0	12.0
2	丁卫平	南通大学信息科学技术学院	61	406	10.0	17.0
3	孙颖	南通大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0
4	鞠恒荣	南通大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0
5	任龙杰	南通大学信息科学技术学院	1	0	0.0	0.0