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为了避免随机选取初始聚类中心点的缺陷,利用最大最小距离的方法确定初始聚类中心点.实验结果表明,和传统的模糊C均值聚类（FCM）算法相比,所提聚类算法具有较高的稳定性和准确性,所分割的胼胝体图像边缘信息更加清晰.
基于改进模糊C均值聚类的弥散张量成像图像分割
【摘 要】
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为了避免随机选取初始聚类中心点的缺陷,利用最大最小距离的方法确定初始聚类中心点.实验结果表明,和传统的模糊C均值聚类（FCM）算法相比,所提聚类算法具有较高的稳定性和准确性
【机 构】
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上海师范大学信息与机电工程学院
【出 处】
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上海师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373004);上海师范大学校级基金(A700115001005,Sk201220)
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