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10.3969/j.issn.1009-3087.2005.06.026

基于加权样本的FCM快速算法研究

引用
为改进FCM算法在处理大样本集聚类时速度慢、耗时多的缺点,根据样本在特征空间中的特征值分布情况,引入等价样本和样本加权概念,在此基础上提出了FCM(Fuzzy C-Means)的快速算法一般形式:WFCM(Weighted Fuzzy C-Means)算法.理论上证明了WFCM算法和FCM算法对样本集分割的等价性,并且,WFCM在运算性能方面明显优于FCM算法.而两个算法在灰度图像分割上的例子验证了WFCM算法的快速性和有效性.

模糊C均值聚类、FCM算法、WFCM算法、加权样本、图像分割

37

TP391.4(计算技术、计算机技术)

2005-12-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

130-134

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四川大学学报(工程科学版)

1009-3087

51-1596/T

37

2005,37(6)

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