基于快速全局模糊C均值聚类算法的脑瘤图像分割

来源 :吉林大学学报(理学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：sisi830710

【摘要】

：

针对经典模糊C均值聚类算法对初始聚类中心过于敏感的缺陷,提出一种快速全局模糊C均值聚类算法.该算法采用分阶段动态递增的方式选取初始聚类中心,避免了随机化设置导致的聚类结果稳定性差问题.实验分析表明,改进后的模糊C均值聚类算法在脑瘤图像分割中的聚类效果较好,多个数据集的聚类准确率也表明,快速全局模糊C均值算法的聚类稳定性明显提升.

【作者】

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周文刚付芬

【机构】

：

周口师范学院计算机科学与技术学院,重庆邮电大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

吉林大学学报(理学版)

【发表日期】

：

2015年03期

【关键词】

：

脑瘤图像分割模糊C均值聚类 brain tumor image segmentation fuzzy C-mean （FCM） clustering

【基金项目】

：

河南省科技厅软科学项目（批准号：142400411058）, 河南省科技厅自然科学研究计划项目（批准号：132300410276）

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