在时间效率上,改进的FCM算法有明显的提高。 (2)改进的FCM算法在迭代过程中比较平稳,并且收敛的速度也比较快。然而未改进的FCM算法虽然总的趋势也是收敛的,可是收敛的速度存在一定的波动。 本文针对FCM算法中存在的计算时耗高,对初始化数据敏感,容易陷入局部最优的问题,引入网格聚类,加权计算,寻找连通分量,自适应免疫...
该方法利用图像梯度反映出来的目标边界,对由模糊C-均值聚类所获得的聚类区域进行分割,把因模糊性而划分到目标区域的像素点与目标区域进行分离,同时利用区域增长方法找出干扰区域并删除。将该算法应用到胰腺ERCP图像分割,实验表明,改进算法能够比较准确地分割出图像中的目标,减少因模糊聚类产生的模糊边缘。 关键词:医学图像...
模糊C均值聚类算法(FCM)是一种常用的聚类算法,但其存在对初始参数敏感、易陷入局部最优等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种基于强化学习的改进模糊C均值聚类算法,以提高聚类的准确性和鲁棒性。 二、相关文献综述 FCM算法是一种基于划分的聚类算法,通过优化目标函数对数据进行聚类。然而,FCM算法对初始参数敏感,且...
通过对比两种算法的效果图可以看出:图2是改进后的模糊聚类算法(引入了模糊加权因子)的效果图,聚类效果比图3经典的模糊C -均值聚类算法更好,数据点更集中,有若干点集中在聚类中心上。我们可以看右下角的数据点,改进后的模糊聚类算法将紫色的点和蓝色的点能清楚的分开,两个类之间的界限很明显;而模糊C-均值算法分类...
模糊C均值聚类算法是最早和最常用的模糊聚类算法之一。该算法通过最小化目标函数来确定数据集中每个样本的隶属度和聚类中心,从而实现聚类分析。然而,传统的模糊C均值聚类算法存在收敛速度慢、对初始聚类中心敏感等问题。 改进的模糊聚类算法 为了克服传统模糊C均值聚类算法的不足,研究者们提出了许多改进的模糊聚类算法。例...
关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进
模糊C-均值聚类算法的改进
而图 3 显示, 根据原 C 均值算法聚类, 对一些数据对象还有可能做出错误的聚类。 ( 2) 、应用改进聚类算法聚类得到的分类轮廓图, 其总体聚类 效果度量值为 0. 4866, 而原C 均值聚类算法的总体聚类效果 度量值为 0. 3162, 很明显改进后的算法其聚类效果总体上要 图 4 改进后的聚类算法的分类轮廓图 五、...
关于模糊C-均值(FCM)聚类算法的改进
改进Fuzzy C-means 算法 Fuzzy C-means算法概述 Fuzzy C-means算法是聚类算法中主要算法之一,它是一种基于划分的聚类算法,是最为经典的,同时也是使用最为广泛的一种基于划分的聚类算法,它属于基于距离的聚类算法。1967年,J.B.MacQueen提出的Fuzzy C-means算法是目前为止在工业和科学应用中一种极有影响的聚类技术...