FCM算法在彩色图像分割中的
第 29 卷第4
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第41卷第2期
2004 年6 月
第17 卷 第 4 期
模糊C均值聚类算法用模糊集理论对K均值算法进行改进并用隶属度来衡量像元属于各个类别的程度模糊C均值聚类算法改变了K均值分类中非此即彼的特性其基本思想为[4]:设要进行聚类分析的影像像元数为n影像像元集合X = {x1x2…xn}其中xk= {x1k x2k…xpk}TP为特征向量数设把影像像元分为c个类别每个类别的聚类中心vi= (v1i v2i…vpi)聚类中心集合V={v1v2…vc}用
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综合实习报告学 院:信息科学与工程学院专 业:计算机科学与技术班 级:学 号:学生:指导教师:综合实习题目:模糊C均值聚类算法的实现2009 年 12月 14 日 模糊C均值聚类算法的实现研究背景 聚类分析是多元统计分析的一种也是无监督模式识别的一个重要分支在模式分类 图像处理和模糊规则处理等众多领域中获得最广
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