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1、分類(lèi)號(hào)學(xué)校代碼10542密級(jí)學(xué)號(hào)201420100806一種改進(jìn)的FCM算法及其在圖像分割中的應(yīng)用AnimprovedFCMalgorithmandits■●●●●apPllcatloninimagesegmentation研究生姓名:魏士平指導(dǎo)教師姓名、職稱(chēng):滿家巨教授學(xué)科專(zhuān)業(yè):計(jì)算數(shù)學(xué)研究方向:圖形圖像處理與信息安全湖南師范大學(xué)學(xué)位評(píng)定委員會(huì)辦公室二零一七年六月ABSTRACTFCMalgorithmisalsocalledfuzz
2、yC—means(FuzzyC—means)algorithm,whichisafuzzyclusteringalgorithmbasedonobjectivefunctionTherearetwoproblemsintheFCMalgorithm,oneistheclusteringvalidityproblemjtheotheristheclusteringcenterinitializationproblemOntheonehan
3、d,intheFCMalgorithm,becausethenumberofclustersisunknown,itisgenerallynecessarytogiveinadvancethatthequalityofclusteringiscloselyrelatedtothenumberofclustersOntheotherhand,whenclusteringwithFCMalgorithm,itisconsideredthat
4、theeffectofeachsamplepointontheclusteringresultisthesame,andthecontributionofeachsamplepointtoclusteringCallnotbegivenreasonablyTherefore,basedonthetraditionalFCMalgorithm,thispaperproposesanimprovedweightedFCMvalidityfu
5、nction,andgivestheiterativeformulaofclus—teringcenterandweightingparametersbyLagrangianmultiplicationSecondly,forclusteringvalidityInthispaper,weproposeamethodtodeterminetheopti—realclusteringnumberCmethodbyusingtheeffec
6、tivepeaknumberoftheimagehistogramFinallytheFCMalgorithmcannotreasonablygivetheproblemofthesizeofthecontributionofeachsamplepointtothecluster,Thispaperestablishesthecontributionofeachsampletotheclusteringresultsbyusingthe
7、frequencyofeachsampleineachclassforeachsampleintheclassItisfoundthattheimprovedweightedFCMalgorithmisveryusefulfordeterminingtheclusteringcenterandweightingparameters,anditisfoundthattheweightedFCMalgorithmcaneffectively
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