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针对模糊C均值聚类(FCM)算法在样本集不理想的情况下会导致不理想的聚类结果,提出了一种改进方法。将某样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和设为样本总数。实验表明,该方法用于人脑磁共振图像的分割时,分割准确度大大提高。
一种改进的FCM在医学图像分割中的应用
【摘 要】
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针对模糊C均值聚类(FCM)算法在样本集不理想的情况下会导致不理想的聚类结果,提出了一种改进方法。将某样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和设为样本总数。实验表明,该方法用于人脑磁共振图像的分割时,分割准确度大大提高。
【机 构】
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泰山医学院,兰州理工大学计算机与通信学院
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2006年04期
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金（32S042-B25-014）资助.
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