在加权模糊c-均值(FCM)聚类算法的基础上,对分色算法进行了改进.首先进行色彩空间模型转换,然后对基于样本加权的FCM算法进行改进,对隶属度进行调整,把二维彩色直方图引入加权系数中.对于模糊c-均值算法,当隶属度接近时,分类会变得模糊...在加权模糊c-均值(FCM)聚类算法的基础上,对分色算法进行了改进.首先进行色彩空间模型转换,然后对基于样本加权的FCM算法进行改进,对隶属度进行调整,把二维彩色直方图引入加权系数中.对于模糊c-均值算法,当隶属度接近时,分类会变得模糊,而且对于不同的样本矢量,聚类效果有所不同,本算法兼顾到了这两点.该方法已用V isua l C++6.0编程实现,效果比较理想.展开更多
文摘在加权模糊c-均值(FCM)聚类算法的基础上,对分色算法进行了改进.首先进行色彩空间模型转换,然后对基于样本加权的FCM算法进行改进,对隶属度进行调整,把二维彩色直方图引入加权系数中.对于模糊c-均值算法,当隶属度接近时,分类会变得模糊,而且对于不同的样本矢量,聚类效果有所不同,本算法兼顾到了这两点.该方法已用V isua l C++6.0编程实现,效果比较理想.