【摘 要】
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聚类分析早已是一个热门话题,在结合模糊理论之后,形成的基于模糊划分的聚类算法,能更加有效的反应客观世界的模糊性,人们也逐步接受了模糊聚类的分析方法。传统的聚类算法只处理了元素间的关系,忽略了类与类之间的关系,并且面对高维度、多视角的聚类任务时,可能会出现因类中心趋于一致而引发聚类失败的问题。针对上述问题,本文研究了模糊聚类算法在数据处理和图像分割上的应用。本文在传统极大熵聚类算法的基础上,引入类中
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聚类分析早已是一个热门话题,在结合模糊理论之后,形成的基于模糊划分的聚类算法,能更加有效的反应客观世界的模糊性,人们也逐步接受了模糊聚类的分析方法。传统的聚类算法只处理了元素间的关系,忽略了类与类之间的关系,并且面对高维度、多视角的聚类任务时,可能会出现因类中心趋于一致而引发聚类失败的问题。针对上述问题,本文研究了模糊聚类算法在数据处理和图像分割上的应用。本文在传统极大熵聚类算法的基础上,引入类中心对抗惩罚机制和融合权重矩阵来实现多视角划分的融合,设计了类中心极大的多视角极大熵聚类算法（MV-MEC）。本算法通过调整各视角的权重来调整重要度,利用融合权重矩阵将各视角的聚类结果融合,并在聚类的过程中引入类中心对抗惩罚机制来尽可能地拉大类中心之间的距离,从而有效地解决了类中心趋于一致的问题。本算法做出如下贡献:1.针对伴有噪声信息或是样本量稀少的数据集进行聚类分析时,通过引入惩罚项,有效地避免了聚类中心趋于一致的问题,从而获得更加准确的聚类效果;2.为了扩大传统极大熵聚类算法适用范围,本文引入了多视角融合权重矩阵的策略,既站在整体的角度利用了视角间的共性,也站在局部的角度处理好它们的差异性;3.通过把类中心惩罚项和多视角融合权重矩阵引入到极大熵聚类算法中,无论从单视角还是多视角聚类时,都能有效避免类中心一致的问题,从而提高聚类的精准度。本文研究了几种模糊传统聚类算法在图像分割上的应用,传统算法只考虑像素点的灰度值,却忽略了像素点的区域特性。针对上述问题,本文设计了一种基于区域规则的核模糊C均值聚类的图像分割算法（RBPKFCM）,本算法主要做了如下工作:1.借助形态学和分水岭的特性,将具有共性的像素点联合起来,形成一个个子区域,摆脱了传统的对点聚类的特性;2.通过PSO算法寻找每个区域内的最佳初始聚类中心,然后用得到的初始聚类中心作为入口,这样可以恰好避开在“梯度”上的盲点;3.更加全面地考虑区域特性等影响因素,结合核函数并添加惩罚项来更大概率将相邻区域归属到一类中,以此得到的分割效果图也将更加贴近人真实的感受。实验的结果显示,本图像分割算法对自然图片和合成图片都能够有效地分割出显著区域,同时也体现出较好的抗噪力。
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