模糊C均值聚类与硬聚类的性能比较及改进

摘要：

本文以灰度值的图像分割为基础,对模糊C均值聚粪算法(Fuzzy C-means,FCM)[1]和硬聚类进行了详尽的讨论,在北基础上时两者进行了比较,包括两者的迭代速度比较和两者的分割效果比较,聚类中心的初始化对迭代速度和分割败果的影响,并以此为基础对FCM聚类算法进行了改进.实验表明,改进的FCM聚类算法在迭代速度和分割效果方面都明显优于原始的FCM聚类算法.

关键词：模糊C均值聚类、硬聚类、图像分割

所属期刊栏目：4

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2009-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：192-194