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一种融合遗传算法和粒子群算法的改进模糊C-均值算法.pdf
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一种融合遗传算法和粒子群算法的改进模糊C-均值算法.pdf
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模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点,为了克服该缺点,将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,由遗传算法得到初始聚类中心,再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。
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讨论的是对模糊C-均值聚类方法的改进,在原有的模糊C-均值算法的基础上,提出一种软硬结合的快速模糊C-均值聚类算法。快速模糊C-均值聚类算法是在模糊C-均值聚类算法之前加入一层硬C-均值聚类算法。硬聚类算法能比模糊聚类算法以高得多的速度完成,将硬聚类中心作为模糊聚类中心的迭代初值,从而提高模糊C-均值聚类算法的收敛速度,这对于大量数据的聚类是很有意义的。用数据仿真验证了这种快速模糊C-均值聚类算法
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针对模糊C-均值(FCM)聚类算法对初始聚类中心选择敏感,易陷入局部最优的问题,提出一种量子粒子群优化改进的模糊C均值聚类算法。该算法引入的基于新距离标准的量子粒子群(AQPSO)算法不仅可以降低初始点敏感度,较快地收敛到最优解,而且能够提高全局搜索能力。仿真实验证明,该融合算法在摆脱局部最优区域,保证收敛速度同时使得聚类效果较好。
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针对Kinect传感器所采集的深度图像中存在大面积空洞的问题,提出了一种模糊C-均值聚类引导的深度图像修复算法。该算法将同步获取的彩色图像和深度图像作为输入;利用模糊C-均值聚类算法对彩色图像进行聚类,聚类结果...
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