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将Vague集引入模糊C-均值聚类目标函数,对其添加非隶属度信息,定义样本关于类的肯定隶属度函数和否定隶属度函数,并构造聚类中心表达式。采用粒子群优化算法求解该聚类目标函数,设计相应聚类算法,使其快速收敛于目标函数的全局最优解。对比实验结果表明,改进算法可以分割出目标轮廓并具有抗噪性。
基于粒子群的Vague均值聚类分割算法
【摘 要】
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将Vague集引入模糊C-均值聚类目标函数,对其添加非隶属度信息,定义样本关于类的肯定隶属度函数和否定隶属度函数,并构造聚类中心表达式。采用粒子群优化算法求解该聚类目标函数,设计相应聚类算法,使其快速收敛于目标函数的全局最优解。对比实验结果表明,改进算法可以分割出目标轮廓并具有抗噪性。
【机 构】
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西安邮电大学电子工程学院
【出 处】
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西安邮电大学学报
【发表日期】
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2015年06期
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（61136002）,陕西省自然科学基金资助项目（2014JM8331,2014JQ5138,2014JM8307）
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