资料介绍
模糊C均值(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是一种基于目标函数的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。有了模糊集合的概念,一个元素隶属于模糊集合就不是硬性的了,在聚类的问题中,可以把聚类生成的簇看成模糊集合。
从kmeans各个样本所属类别 的非此即彼(要么是0要么是1,如果建立一个归属矩阵N∗k[Math Processing Error],每一行表示样本的归属情况,则会得到,其中一个entry是1,其他是0),到走向模糊(Fuzzy),走向不确定性(此时的归属(fuzzy membership)阵P(μi|xj)i∈1,…k,j∈1,…N[Math Processing Error],每个元素都会是[0-1]之间的概率值,行和要求为1)。无疑,基于模糊理论的FCM[Math Processing Error]是站在了kmeans[Math Processing Error]的肩膀上,这与其说是一种算法的改进,不如说是一种思想的进化。
隶属度函数P(μi|xj)[Math Processing Error],表征样本xj[Math Processing Error]隶属类别(cluster)μi[Math Processing Error]的程度,即允许一个样本隶属于多个类别,只不过程度不同而已。
参数b[Math Processing Error],用来控制不同类别的混合程度的自由参数。当b[Math Processing Error]取1时,FCM[Math Processing Error]聚类分割算法退化为普通的kmeans[Math Processing Error]
本文通过结合FCM聚类算法和粗糙集,提出了一种新的图像分割方法,非常适合应用在医疗成像系统中。
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