基于劃分的模糊聚類算法及其在圖像上的應(yīng)用.pdf

1、聚類分析有著廣泛的應(yīng)用,包括模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等等,一直是人們研究的一個(gè)熱點(diǎn).在眾多聚類算法中,基于劃分的模糊聚類算法是模式識(shí)別和圖像分割中最常用的算法類型之一.至今,文獻(xiàn)中仍然不斷有基于劃分的模糊聚類算法的研究成果出現(xiàn).該文系統(tǒng)地介紹了基于劃分的模糊聚類理論,從改變度量方式、改變約束條件、在目標(biāo)函數(shù)中引入熵以及考慮對(duì)聚類原型進(jìn)行約束等方面,對(duì)目前文獻(xiàn)中在C-均值算法的基礎(chǔ)上得到的基于劃分的模糊聚類算法進(jìn)行綜述和評(píng)價(jià),并對(duì)幾個(gè)

2、基于劃分的模糊聚類算法在彩色圖像上的應(yīng)用作了比較分析.全文共分六章,各章的主要內(nèi)容如下:第一章介紹聚類的概念、應(yīng)用、處理的數(shù)據(jù)類型以及聚類方法的一個(gè)分類情況.確定該文的研究范圍和基本框架.第二章是對(duì)基于劃分的模糊聚類算法的簡要評(píng)述.第三章首先介紹了基于劃分的聚類算法國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀.然后,我們按照改變度量方式、改變約束條件、在目標(biāo)函數(shù)中引入熵以及考慮對(duì)聚類中心的約束等幾個(gè)方面對(duì)目前文獻(xiàn)中的基于劃分的模糊聚類算法進(jìn)行分類研究,并介紹了我們