【摘 要】
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To improve the anti-noise ability of fuzzy local information C-means clustering,a robust entropy-like distance driven fuzzy clustering with local information is
【机 构】
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School of Electronic Engineering,Xi’an University of Posts and Telecommunications,Xi’an 710121,China
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To improve the anti-noise ability of fuzzy local information C-means clustering,a robust entropy-like distance driven fuzzy clustering with local information is proposed.This paper firstly uses Jensen-Shannon divergence to induce a symmetric entropy-like divergence.Then the root of entropy-like divergence is proved to be a distance measure,and it is applied to existing fuzzy C-means(FCM)clustering to obtain a new entropy-like divergence driven fuzzy clustering,meanwhile its convergence is strictly proved by Zangwill theorem.In the end,a robust fuzzy clustering by combing local information with entropy-like distance is constructed to segment image with noise.Experimental results show that the proposed algorithm has better segmentation accuracy and robustness against noise than existing state-of-the-art fuzzy clustering-related segmentation algorithm in the presence of noise.
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