【摘 要】
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针对传统直觉模糊C均值聚类（Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM）的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模
【基金项目】
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国防预研基金项目资助课题(9140C800501140C80340)
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针对传统直觉模糊C均值聚类（Intuitionistic Fuzzy C-means,IFCM）的图像分割算法对噪声和初始聚类中心敏感,导致聚类精度不高和迭代次数多的问题,提出一种结合局部信息的直觉模糊核聚类的图像分割算法。在该算法中,首先采用基于直方图的方法确定聚类中心初始值,解决算法对聚类中心的初始值敏感的问题;其次,利用核函数将待分类数据集映射到高维非线性空间,改善数据的线性可分性,同时在目标函数中引入局部灰度信息和局部空间信息,提高直觉模糊聚类的分类精度。实验结果表明,提出算法能减少迭代次数,提高
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