【摘 要】
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利用支持向量聚类分类准确、参数少、无监督学习的特点,提出一种基于支持向量聚类的图像分割方法.该方法首先对数据集分块并对每块进行SVC聚类,再取其簇内均值作为K均值聚类
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利用支持向量聚类分类准确、参数少、无监督学习的特点,提出一种基于支持向量聚类的图像分割方法.该方法首先对数据集分块并对每块进行SVC聚类,再取其簇内均值作为K均值聚类样本点,进行聚类,最后将得到的结果进行合并.实验证明该方法不但改变了传统分割方法中人为选取阈值参数的作法,而且受目标和噪声影响小,提高了图像分割的鲁棒性和效果,能够有效地进行图像分割.
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