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一种改进的核可能性c-均值聚类图像分割算法

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现代电子技术 2020年第5期43卷 46-50,56页

作者：梁丹于海燕范九伦雒僖西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 电子信息勘验应用技术公安部重点实验室陕西西安710121 陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心陕西西安710121

可能性c-均值聚类(PcM)算法比传统模糊c-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PcM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空... 详细信息

可能性c-均值聚类(PcM)算法比传统模糊c-均值聚类算法具有更好的鲁棒性,但其应用于图像分割时没有充分考虑图像的局部空间信息。基于PcM算法,提出一种核空间与自适应中值滤波相结合的改进算法。算法利用自适应中值滤波获得像素的局部空间信息,并由此生成一种新的模糊因子加入到目标函数中,然后在核空间中对目标函数进行优化求解,得到最优聚类中心和隶属度。由实验结果可知,所提算法对被高椒盐噪声污染的图像具有较高的准确性和鲁棒性。

关键词：可能性c-均值聚类目标函数求解自适应中值滤波局部空间信息图像分割实验分析

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可能性模糊c-均值聚类新算法

电子学报 2008年第10期36卷 1996-2000页

作者：武小红周建江江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 南京航空航天大学信息科学与技术学院江苏南京210016

模糊c-均值聚类(FcM)对噪声数据敏感和可能性c-均值聚类(PcM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊c-均值聚类(PFcM)综合了FcM和PcM算法并且克服了这些缺点.但是PFcM必须先运行FcM来计算参数.提出一种新的PcM算法,新的PcM... 详细信息

模糊c-均值聚类(FcM)对噪声数据敏感和可能性c-均值聚类(PcM)对初始类中心非常敏感易导致一致性聚类.可能性模糊c-均值聚类(PFcM)综合了FcM和PcM算法并且克服了这些缺点.但是PFcM必须先运行FcM来计算参数.提出一种新的PcM算法,新的PcM算法利用协方差矩阵来计算参数衡量了数据集的紧凑程度且无须先运行FcM,在新的PcM和FcM基础上提出了新PFcM算法,该算法无须事先运行FcM以计算参数,减少了算法运算时间.对数据集的测试实验结果表明了提出的新算法能同时产生模糊隶属度和典型值,减少聚类时间,同时具有更好的分类准确率.

关键词：模糊聚类模糊c-均值聚类可能性c-均值聚类可能性模糊c-均值聚类

视觉特征方向流邻域加权PcM的SAR图像分割

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西安电子科技大学学报 2008年第4期35卷 624-631页

作者：田小林焦李成缑水平西安电子科技大学智能信息处理研究所陕西西安710071

应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适... 详细信息

应用聚类方法对合成孔径雷达(SAR)图像进行分割时,受SAR图像斑点噪声的影响,在聚类过程中应当既要考虑聚类原型的空间自适应性,又要考虑像素间强相关性,这就要求聚类隶属度与空间信息的有效结合.针对此问题提出了基于方向流场构建自适应邻域空间加权可能性c-均值聚类(PcM)算法,通过可操纵小波变换和视觉特征预测编码模型建立方向流场,用基于方向流场的Markov随机场(MRF)描述当前像素与其邻域像素间的相互关系,在像素的聚类隶属度估计中直接引入这种邻域信息,使聚类隶属度得到有效修正.实验表明这种方法在抑制噪声的同时可以保留图像的细节信息,对SAR图像有较好的分割结果.

关键词：合成孔径雷达图像分割可能性c-均值聚类可操纵小波变换方向流场

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基于样本加权的可能性模糊聚类算法

电子学报 2012年第2期40卷 371-375页

作者：刘兵夏士雄周勇韩旭东中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116

可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对... 详细信息

可能性模糊聚类算法解决了噪音敏感和一致性聚类问题,但算法假定每个待分析样本对聚类的贡献相同,导致离群点或噪声点对算法的干扰较强,算法迭代次数过大.为此,提出一种基于样本加权的可能性模糊聚类算法,新算法具有更快的收敛速度,对标准数据集和人工数据集加噪后的测试结果表明,该算法具有更强的鲁棒性,在有效降低时间复杂度的同时能够取得较好的聚类准确率.

关键词：样本加权可能性c-均值聚类可能性模糊聚类

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基于改进的PcM支持向量描述多类分类器

计算机科学 2008年第8期35卷 149-153页

作者：张永迟忠先谢福鼎辽宁师范大学计算机系大连116029 大连理工大学计算机科学与工程系大连116024

基于支持向量数据描述和改进的可能性c-均值聚类算法,提出了一种模糊的多类分类学习机。首先通过一个改进的PcM算法来计算每个样本对于每类的权值矩阵,该权值也反映了该样本对某类的重要程度;然后将该权值矩阵应用到支持向量数据描述方... 详细信息

基于支持向量数据描述和改进的可能性c-均值聚类算法,提出了一种模糊的多类分类学习机。首先通过一个改进的PcM算法来计算每个样本对于每类的权值矩阵,该权值也反映了该样本对某类的重要程度;然后将该权值矩阵应用到支持向量数据描述方法中,并对样本进行训练;最后给出了一个针对多类分类的分类规则(函数),并从理论上证明该分类规则满足贝叶斯优化决策理论。通过对比实验分析,本文提出的算法在分类精度和训练时间上都有较大的改善。

关键词：支持向量数据描述可能性c-均值聚类最小包围球分类器支持向量机