一种空间相关性与隶属度平滑的FCM改进算法
[Abstract]:The traditional fuzzy C-means (Fuzzy C means) and its improved algorithm have some problems such as sensitivity to noise and inaccurate clustering of boundary samples. In this paper, an improved fuzzy C-means clustering algorithm based on spatial correlation is proposed. Firstly, the spatial distribution and mutual influence of the samples are analyzed, and the influence values of the samples are designed to improve the clustering center calculation method and distance calculation function, and then the neighborhood information is combined. The fuzzy membership matrix is redefined by introducing a control parameter into the sum process of the sample membership degree in the neighborhood, so that the membership smoothing of the neighborhood sample can be realized. Theoretical analysis and experiments show that the improved algorithm has a good effect on the processing of the samples with a lot of noise and the boundary values of each region in the image.
【作者单位】: 湖南工业大学科技学院;湖南工业大学计算机学院;
【基金】:湖南省自然科学基金(2015JJ2047,2016JJ5034,2016JJ5036) 湖南省教育厅项目(15A055,15C0403)~~
【分类号】:TP391.41
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,本文编号:2448606
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