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| 基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割 | |
| 作者姓名： | 周文刚 付芬 |
| 作者单位： | 1. 周口师范学院 计算机科学与技术学院, 河南 周口 466001;2. 重庆邮电大学 计算机科学与技术学院, 重庆 400065 |
| 基金项目： | 河南省科技厅软科学项目(批准号:142400411058);河南省科技厅自然科学研究计划项目(批准号:132300410276) |
| 摘 要： | 针对经典模糊C均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷,提出一种快速全局模糊C均值聚类算法.该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心,避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题.实验分析表明,改进后的模糊C均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好,多个数据集的聚类准确率也表明,快速全局模糊C均值算法的聚类稳定性明显提升. |
| 关 键 词： | 脑瘤 图像分割 模糊C均值 聚类 |
| 收稿时间： | 2014-12-11 |
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