| 基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用 |
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| 作者姓名： | 孙颖 张毅 丁卫平 鞠恒荣 任龙杰 |
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| 作者单位： | 南通大学信息科学技术学院,江苏南通226019;南通大学信息科学技术学院,江苏南通226019;南通大学信息科学技术学院,江苏南通226019;南通大学信息科学技术学院,江苏南通226019;南通大学信息科学技术学院,江苏南通226019 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61976120）;江苏省自然科学基金项目（BK20191445）;江苏省六大人才高峰项目（XYDXXJS-048）;江苏高校“青蓝工程”资助项目（苏教师〔2019〕3号）;江苏省研究生实践创新计划项目（SJCX20_1031） |
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| 摘 要： | 为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。
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| 关 键 词： | K-means算法 混合蛙跳算法 近似骨架 眼底病历图像 |
| 收稿时间： | 2019-11-28 |
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