基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法
均值漂移聚类算法的核心思想是通过不断地移动数据点的中心位置,使得数据点向密度最大的区域聚集。具体来说,该算法首先随机选择一个数据点作为中心点,然后计算该中心点周围所有数据点的密度,并将中心点移动到密度最大的区域。重复这个过程,直到中心点不再发生移动或者达到预设的迭代次数为止。 均值漂移聚类算法的核心公式...
一、算法简介均值漂移算法首先找到一个中心点center(随机选择),然后根据半径划分一个范围把这个范围内的点输入簇c的标记个数加1在这个范围内,计算其它点到这个点的平均距离,并把这个平均距离当成偏移量 shift把中心点center移动偏移量 shift 个单位,当成新的中心点重复上述步骤直到 shift小于一定阈值,即收敛如果当前簇...
本文第三章提出快速自适应相似度聚类方法FASCM和第四章提出快速均值漂移谱聚类算法FMSSC都是如此,它们均以快速压缩集密度估计器FRSDE为基础而展开。 第三章首先... 钱鹏江 - 江南大学 被引量: 6发表: 2011年 基于多尺度分析和均值漂移的Kway-Ncut算法 提出一种基于多尺度分析和均值漂移的谱聚类算法.该算法以K...
首先在fMRI数据时间特征的基础上,提出了基于频域特征的均值漂移聚类算法(FD-MSC)。该方法将fMRI频域信息与均值漂移聚类算法相结合,采用快速傅里叶变换获得fMRI数据的频域特征空间,利用均值漂移算法对频域特征空间进行聚类搜索,获得激活区检测结果。其次在fMRI数据空间特征的基础上,提出了基于邻域特征的均值漂移聚类算法(VN...
其实相信很多人多少都已经接触过这种聚类的方法,这篇文章也是参考别人的做的总结,也算是加深自己印象的一个笔记。 一、算法概述 Mean Shift算法,又称为均值漂移算法,Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的,在后来由Yizong Cheng对其进行扩充,主要提出了两点的改进: ...