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Received:October 22, 2008
Received:October 22, 2008
中文摘要: 针对模糊C 均值(FCM)聚类算法在图像分割中存在的对初始类中心敏感且迭代过程中计算量大的问题，提出了一种改进的算法。先通过精简数据集，减少算法迭代的时间；再使用样本密度法得到FCM 分割算法的初始聚类中心，以减少算法收敛所需的迭代次数。实验结果表明，改进后的分割算法较好地解决了类中心的初始化问题，提高了算法的收敛速度和运行速度。
中文关键词: 样本密度 模糊C 均值聚类 数据集精简 初始化 图像分割
Abstract:
keywords:
文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:江西省自然科学基金(0511072)
| Author Name | Affiliation |
| 郭荣传 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| 叶水生 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| 闵 泉 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| 石海霞 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| Author Name | Affiliation |
| 郭荣传 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| 叶水生 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| 闵 泉 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
| 石海霞 | 南昌航空大学 计算机学院 江西 南昌 330063 |
引用文本：
郭荣传,叶水生,闵 泉,石海霞.改进的快速FCM 图像分割算法.计算机系统应用,2009,18(7):33-36
.Modified Fast Fuzzy C-Means Algorithm For Image Segmentation.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(7):33-36
郭荣传,叶水生,闵 泉,石海霞.改进的快速FCM 图像分割算法.计算机系统应用,2009,18(7):33-36
.Modified Fast Fuzzy C-Means Algorithm For Image Segmentation.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2009,18(7):33-36
