資料介紹
傳統的軟子空間聚類算法在對信息量大、強度不均勻、邊界模糊的乳腺MR圖像進行分割時,易受初始聚類中心和噪聲數據的影響,導致算法陷入局部最優,造成誤分類。針對該問題,提出一種頭腦風暴算法優化的乳腺MR圖像軟子空間聚類算法。算法首先引入一個放松界約束與廣義噪聲聚類結合的目標函數,并用隸屬度計算方法來尋找簇類所在子空間;然后在子空間聚類時用給定指數來適配聚類任務;最后在聚類過程中運用頭腦風暴算法進行優化,有效地平衡局部搜索與全局搜索,從而彌補現有算法易陷入局部最優的不足對比算法與該算法在 Berkeley圖像數據集上的實驗結果表明該算法具有較髙的精度,臨床乳腺MR圖像聚類的實驗結果驗證了所提算法的魯棒性。
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