基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法研究
基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法研究
摘要：图像分割是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。本文提出了一种基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法。通过引入多目标进化算法和模糊聚类算法，实现了对图像中不同区域的有效分割。实验结果表明，所提出的方法在图像分割性能方面具有很大的优势。
1. 引言
图像分割在计算机视觉和图像处理领域中广泛应用，其主要目标是将图像划分成若干个具有相似特征的不同区域。图像分割对于图像分析、目标检测和识别等研究有着重要意义。然而，由于图像中的复杂纹理、变化光照等因素，传统的图像分割方法往往难以准确处理，因此需要寻找更加高效和准确的图像分割方法。
2. 相关工作
传统的图像分割方法主要包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。然而，这些方法在处理复杂场景时通常存在一些问题，比如难以确定合适的阈值、易受到噪声的影响等。因此，研究者们提出了很多基于优化算法的图像分割方法，如模糊聚类、遗传算法等。
3. 多目标进化模糊聚类的图像分割方法
本文提出了一种基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法，该方法主要包括以下几个步骤：
3.1 数据预处理
首先，对输入的图像进行预处理，包括灰度化、噪声去除等操作，以便更好地进行后续处理。
3.2 多目标进化算法优化
为了解决传统图像分割方法无法实现多目标最优化的问题，本方法引入了多目标进化算法。通过构建适应度函数和目标函数，利用进化算法的搜索和优化能力，获得一组较好的优化结果。在实际操作中，可以根据具体要求设置适应度函数和目标函数。
3.3 模糊聚类
为了处理图像中的复杂纹理和变化光照等问题，本文采用了模糊聚类算法。模糊聚类通过将每个像素分配到多个类别中，从而提高了分割结果的准确性。在该方法中，每个像素都有一个隶属度，表示其属于不同类别的程度。
3.4 分割结果合并与优化
最后，将得到的多个分割结果进行合并与优化。通过考虑像素的空间位置、颜色相似度等因素，得到最终的图像分割结果。 4. 实验结果与分析
本文在多个标准图像数据集上进行了实验。实验结果表明，所提出的方法能够在复杂图像场景中取得较好的分割效果。与传统的图像分割方法相比，本方法在准确性和鲁棒性方面具有明显的优势。
5. 结论
本文提出了一种基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法，通过引入多目标进化算法和模糊聚类算法，实现了对图像中不同区域的有效分割。实验结果表明，所提出的方法在图像分割性能方面具有很大的优势。在未来的研究中，可以进一步完善该方法并应用于实际图像处理任务中
综上所述，本文提出了一种基于多目标进化模糊聚类的图像分割方法。通过构建适应度函数和目标函数，并利用进化算
法的搜索和优化能力，得到了一组较好的优化结果。在实验中，采用了模糊聚类算法来处理图像中的复杂纹理和变化光照等问题，提高了分割结果的准确性。最后，通过合并与优化多个分割结果，得到了最终的图像分割结果。实验结果表明，所提出的方法在复杂图像场景中具有较好的分割效果，并且在准确性和鲁棒性方面相较于传统的图像分割方法具有明显的优势。因此，该方法在实际图像处理任务中具有很大的应用前景。未来的研究可以进一步完善该方法并探索其在其他领域的应用
基于聚类分析的医学图像分割技术研究 在医疗领域中，对于诊断和治疗的准确性而言，医学图像分割技术起着关键作用。医学影像学是医疗保健中使用影像技术诊断和治疗疾病的科学。医疗影像技术的应用涵盖了许多领域——从神经科学、内科学到外科学、普通放射学和肿瘤学。医学图像分割技术基于数字图像处理方法和数学模型实现患者病灶图像分析，是一种快速、准确而可靠的手段。 医学图像分割技术可以将医疗影像图像中的关键部位标记并分离出来，实现对 疾病图像的可视化分析和处理，是临床医生进行预测、治疗和诊断的基础。然而，要从复杂的医疗影像中提取出有用的信息并不是件容易的事。因此，分割图像可以加快人们快速获得有用信息的速度，提高医生对影像的理解，从而帮助做出更直接、正确和高效的决策。 随着技术的进步，现有的医学图像分割技术在速度、准确性、可重复性和应用 场景等方面已有了一定的突破。其中，聚类分析技术是一种快速、灵活、无监督的图像分割方法，它使用一组分割点将图像分成多个段。此外，聚类分析技术还能够帮助医生受到一个更加可靠的参考点，为更准确的诊断提供支持。 在聚类分析技术中，从整体上看，所使用的方法就是根据特定的特征把数据分 成多个匹配组。在医学图像分析中，这些特征可以是基于像素值的灰度标记或是图像中的纹理特征。然后，聚类分析将相似的像素聚集在一起，从而形成分割图像。这些分割图像则可以传入医生的电脑显示屏上进行检查和分析，从而帮助诊断医生更好地确定病变所在位置和病变的转化。 尽管聚类分析技术在医学图像分割领域实现了重大的进展，但是仍然存在许多 需要克服的挑战和未解决的问题，其中最重要的是向模糊医学图像的应用。由于多个不同组织或病变部位处在相同的灰度阈值值范围内，因此在应用聚类分析技术时可能出现分割偏差。因此，对于现有的聚类分析算法及方法进行优化和改善是非常重要的。
模糊聚类分析 引言 模糊聚类分析是一种基于模糊理论的聚类方法，它可以处理数据中的不确定性和模糊性，并将数据点划分到不同的类别中。相比于传统的硬聚类方法，模糊聚类能够更好地适应现实生活中复杂的数据分布和不完全的信息。 模糊聚类算法 模糊聚类算法主要基于模糊C均值（FCM）算法和模糊子空间聚类（FSC）算法。下面将分别介绍这两种算法的基本原理。 模糊C均值算法（FCM） 模糊C均值算法是一种经典的模糊聚类算法，它通过最小化目标函数来找到数据集的最佳划分。目标函数基于数据点到聚类中心的距离和每个数据点在每个聚类中心上的隶属度。通过迭代优化隶属度矩阵和聚类中心，FCM算法可以得到最优的聚类结果。
模糊子空间聚类算法（FSC） 模糊子空间聚类算法是一种基于模糊理论和子空间聚类的算法。它考虑了数据在不同子空间中的不完全信息和模糊性，并利用这些信息进行聚类。FSC算法首先将数据进行主成分分析，得到数据在每个子空间中的投影，然后通过优化模糊聚类目标函数来获得最佳的聚类结果。 模糊聚类的应用领域 模糊聚类分析在许多领域都得到了广泛的应用。下面以几个典型的应用领域为例进行介绍。 图像分割 图像分割是计算机视觉领域中一个重要的问题，它的目标是将一个图像划分为不同的区域或物体。传统的图像分割方法往往需要事先确定分割的类别和特征，而模糊聚类可以自动学习图像的特征并进行分割。模糊聚类算法在图像分割中已经取得了一定的成果，并被广泛应用于医学图像分割、遥感图像分割等领域。
文本聚类 文本聚类是将文本数据根据其语义和主题进行分类的任务。模糊聚类可以考虑到文本中的模糊性和不确定性，能够更好地处理大规模文本数据并得到较为准确的聚类结果。模糊聚类在文本挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用。 生物信息学 生物信息学是研究生物学的大规模数据集和生物信息的学科。模糊聚类能够发现生物数据中的潜在结构和模式，从而帮助研究人员理解生物学中的复杂关系。模糊聚类在基因表达数据分析、蛋白质序列分类等生物信息学研究中有重要的应用。 结论 模糊聚类分析是一种基于模糊理论的聚类方法，能够更好 地处理数据中的不确定性和模糊性。通过模糊C均值算法和 模糊子空间聚类算法，可以得到最佳的聚类结果。模糊聚类在图像分割、文本聚类、生物信息学等领域都有着广泛的应用。随着数据量的增加和问题的复杂性的提升，模糊聚类分析将会发挥越来越重要的作用。
基于模糊聚类的SAR图像分割算法研 究 摘要：本文针对合成孔径雷达（SAR）图像分割问题，提出 了一种新的基于模糊聚类的图像分割算法。首先，通过对SAR 图像进行预处理，提取出SAR图像的特征向量；其次，利用模糊聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域；最后，根据聚类结果，对原始SAR图像进行分割。在仿真实验中，本算法在分割准确率和分割速度方面均比传统算法有较大的提升，具有良好的应用前景。 关键词：SAR图像；图像分割；模糊聚类；特征向量；分割准 确率；分割速度 1. 引言 SAR图像具有极高的分辨率和时空特性，因此在军事、遥感等 领域得到了广泛应用。其中，SAR图像分割是SAR图像处理中 的重要问题，其目的是将SAR图像划分为不同的区域，进而对图像进行进一步分析和处理。传统的SAR图像分割算法主要基于阈值、边缘和区域生长等方法，但这些方法往往受到图像噪声、复杂背景和弱边缘等问题的影响，导致分割结果不够准确。因此，提出一种高效、精确的SAR图像分割算法具有重要的理论与实际意义。 2. 模糊聚类算法 模糊聚类算法是一种常用的图像分割方法，其基本思想是将图
像像素划分为不同的类别。与传统的聚类算法不同，模糊聚类算法允许像素属于多个类别，从而能够更灵活地适应图像的复杂性。本文采用了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割方法，其主要流程如下： 1）初始化隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C； 2）通过更新隶属度矩阵U和聚类中心矩阵C，得到新的聚类结果； 3）根据聚类结果计算目标函数值，若满足停止条件，则输出最终聚类结果；否则返回第二步。 3. 基于模糊聚类的SAR图像分割算法 本文提出的基于模糊聚类的SAR图像分割算法主要包括以下步骤： 1） SAR图像预处理。在本算法中，采用小波变换对SAR图像进行去噪处理和图像增强，得到具有更好特征的SAR图像。2）特征向量提取。将预处理后的SAR图像划分为若干个大小相同的区域，然后提取每个区域的特征向量作为聚类的输入。3）模糊聚类算法。利用FCM聚类算法对特征向量进行聚类，得到不同的图像区域。 4）分割算法。根据聚类结果，将原始SAR图像分割为不同的区域，得到最终的分割结果。 4. 实验结果与分析 本算法采用Matlab软件进行仿真实验，使用了SAR图像目标识别与分类数据集。将本算法与传统的SAR图像分割算法进行
改进型模糊C均值聚类算法在图像分割中的 应用研究 图像分割技术是图像处理领域中的重点研究领域之一，它是将图像分割成多个具有特定属性的区域的过程。该技术在计算机视觉、人工智能、机器学习等领域中都有广泛应用。而模糊C均值聚类算法是图像分割领域中常用的一种算法，如何改进该算法以提高图像分割的准确率和效率，则是当前热点的研究方向之一。本文将重点探讨改进型模糊C均值聚类算法在图像分割中的应用研究。 一、模糊C均值聚类算法的基本原理 模糊C均值聚类算法（FCM）是一种基于聚类分析的无监督学习算法，其主要思想是将相似的数据点划分为同一类别，不同的类别之间分界线清晰。该算法可以对图像进行分割，生成多个不同区域的像素集合，每个像素都属于一个类别或群集。 FCM算法的基本流程如下： 1. 随机选定C个聚类中心； 2. 将数据点划分到距离最近的聚类中心； 3. 根据所划分的点重新计算聚类中心的位置；
4. 重复步骤2和3直至聚类中心不再变化或达到预设的最大迭 代次数。 这种算法是一种模糊聚类算法，因为它不仅仅将每个数据分配 到它最相似的聚类中心，而且也分配了一定的权重（概率）到其 他的聚类中心上。 二、模糊C均值聚类算法的缺点 然而，该算法也存在一些缺陷，如对离散数据处理不够好，收 敛速度较慢，信息熵增加过快等问题。这些问题严重地影响了 FCM算法在图像分割领域的应用。 三、改进型模糊C均值聚类算法的研究现状 为了解决FCM算法的缺陷，研究人员提出了许多改进型FCM 算法。其中，改进型FCM（I-FCM）算法是一种较为常用的算法。该算法结合了区域生长算法和模糊C均值聚类算法，通过选择更 合适的距离计算方式和权值计算方式，对图像分割的效果进行提高。 另外，基于光学流动的改进型FCM（OF-FCM）算法，利用图 像序列中连续帧间的像素信息来引入空间和时间的先验知识，提 高了FCM算法在图像分割领域中的应用效果。 四、结语
基于聚类的图像分割研究 文献综述 一．图像分割概述 图像分割是一种重要的图像分析技术。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣。这些部分常称为目标或前景（其他部分称为背景）。它们一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域。为了辨识和分析图像中的目标，需要将它们从图像中分离提取出来，在此基础上才有可能进一步对目标进行测量，对图像进行利用。图像分割就是把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。近年来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。 图象分割是图象处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图象分割应用在许多方面，例如在汽车车型自动识别系统中，从CCD摄像头获取的图象中除了汽车之外还有许多其他的物体和背景，为了进一步提取汽车特征，辨识车型，图象分割是必须的。因此其应用从小到检查癌细胞、精密零件表面缺陷检测，大到处理卫星拍摄的地形地貌照片等。在所有这些应用领域中，最终结果很大程度上依赖于图象分割的结果。因此为了对物体进行特征的提取和识别，首先需要把待处理的物体(目标)从背景中划分出来，即图象分割。但是，在一些复杂的问题中，例如金属材料内部结构特征的分割和识别，虽然图象分割方法已有上百种，但是现有的分割技术都不能得到令人满意的结果[2]，原因在于计算机图象处理技术是对人类视觉的模拟，而人类的视觉系统是一种神奇的、高度自动化的生物图象处理系统[1]。目前，人类对于视觉系统生物物理过程的认识还很肤浅，计算机图象处理系统要完全实现人类视觉系统，形成计算机视觉，还有一个很长的过程。因此从原理、应用和应用效果的评估上深入研究图象分割技术，对于提高计算机的视觉能力和理解人类的视觉系统都具有十分重要的意义。 二．常用的图像分割方法 1.基于阈值的分割方法 包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。阈值分割算法的关键是确定阈值，如果能确定一个合适的阈值就可准确地将图像分割开来。阈值确定后，将阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。全局阈值是指整幅图像使用同一个阈值做分割处理，适用于背景和前景有明显对比的图像。它是根据整幅图像确定的：T=T(f)。但是这种方法只考虑像素本身的灰度值，一般不考虑空间特征，因而对噪声很敏感。常用的全局阈值选取方法有利用图像灰度直方图的峰谷法、最小误差法、最大类间方差法、最大熵自动阈值法以及其它一些方法。
模糊聚类算法研究 随着数据量的不断增长，如何高效地对数据进行聚类成为了一个重 要问题。聚类分析是一种常用的数据挖掘技术，通过将数据集划分为 不同的组或簇，相似的数据会被归为同一类别，不同的数据会被归为 不同类别，进而揭示出数据之间的内在关联和规律。而模糊聚类算法 作为一种经典的聚类算法，在实际应用中有着广泛的运用和应用。 一、模糊聚类算法原理 在模糊聚类算法中，每个数据点不再只属于一个确定的类别，而是 属于每个类别的模糊程度（即隶属度）不同，这种隶属程度是用一个 实数值(0,1)来表示的。通常人们将簇的个数$k$确定下来，根据数据相 似度来计算数据点与每个簇的隶属度，然后通过迭代的方式将每个数 据点“移动”到它隶属度最大的簇中，直到整个聚类结果满足一定的终 止条件。 具体来说，模糊聚类算法中，定义的目标函数通常为： $$J(U,c)=\sum^m_{i=1}\sum^k_{j=1}u_{ij}^m∥x_i-c_j∥^2$$ 其中，$x_i$ 表示数据集中的第 $i$ 个数据点，$c_j$ 表示聚类簇 $j$ 的中心，$m (m > 1)$表示模糊系数，实际运用中通常将$m$设为2。$u_{ij}$ 表示数据点 $x_i$ 属于聚类簇 $j$ 的隶属度，同时满足：$$\sum^k_{j=1}u_{ij}=1$$ $$u_{ij}\geq 0$$
其中，当$u_{ij}$等于1时，数据点$x_i$与聚类簇$c_j$完全匹配；$u_{ij}$越趋近于0，说明数据点$x_i$与聚类簇$c_j$的相似度越低。 二、模糊聚类算法的应用 1. 图像分割 图像分割是指将一幅图像划分为不同的区域，使得每一区域内观察 到的图像具有相似的特征，同时不同区域之间具有明显的差异。模糊 聚类算法可以通过对灰度或颜色进行聚类实现图像分割的目的。 2. 数据挖掘 在数据挖掘中，模糊聚类算法可以用于处理数据集中存在噪声和缺 失数据的情况。同时，通过设置不同的聚类簇个数，可以得到不同的 聚类结果，帮助数据分析人员更好地理解数据之间的内在关系。 3. 模式识别 在模式识别中，模糊聚类算法可以用于将样本聚类为不同的类别， 较高的隶属度表示样本与该类别相似程度较高，从而可以对未知的样 本进行分类。 三、模糊聚类算法的优缺点 1. 优点 模糊聚类算法与传统的硬聚类算法相比，具有更强的鲁棒性，即对 于数据噪声和异常值有着较好的处理能力。同时，由于隶属度的引入，
实验一基于模糊聚类的图像分割 一，实验目的 通过模糊c-均值（FCM）聚类实现图像的分割。 二，算法描述 动态聚类方法的目的是把n个样本划分到c个类别中的一个，使各样本与其所在类均值的误差平方和最小。FCM聚类算法的目标函数为： Min 错误！未找到引用源。(U,Z) = （1） 其中m>1是一个可以控制聚类结果的模糊程度的常数。在不同的隶属度定义方法下最小化式（1）的损失函数，就得到不同的模糊聚类方法。其中最有代表性的模糊C均值方法，要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和为1，即 （2） 在条件（2）下求式（1）的最小值，令错误！未找到引用源。对错误！未找到引用源。 和错误！未找到引用源。的偏导数为0，可得必要条件： 错误！未找到引用源。（3） 三，变量说明 P 数据样本维数（灰度图像时为1）； N 像素点数目； X 像素i特征（灰度图像时，表示灰度值）； C 图像分割类别数； U 像素点i属于第j类的隶属度； Z 第i类聚类中心； 四, 算法步骤 Step1:设置目标函数精度ε，模糊指数m（m通常取2），最大迭代次数错误！未找到引用源。; Step2:初始化模糊聚类中心错误！未找到引用源。; Step3:由（3）式更新模糊划分矩阵U={错误！未找到引用源。}和聚类中心Z={错误！未找到引用源。}; Step4:若|J(t)-J(t-1)|< ε或c>错误！未找到引用源。则结束聚类；否则，t=t+1并转Step3; Step5:由所得U={错误！未找到引用源。}得到各像素点的分类结果。 五，实验内容与要求 （1）使用附录1的参考程序对无噪图像进行模糊聚类分割。 （2）使用附录1的参考程序对各种加噪（高斯噪声，椒盐噪声及斑点噪声等）图像进行模糊聚类分割，并与（1）中的相应结果进行比较。 （3）附录1的参考程序给出了图像分割为3类的FCM算法，请同学们进行分割为2类或4类的扩展，或者在理解例程或算法的基础上自己实现算法。
基于局部模糊聚类的脑组织核磁共振图像分割方法 的开题报告 一、研究背景和意义 核磁共振（NMR）成像技术已经成为临床影像诊断中重要的手段，因为它不仅能够提供人体内部接近真实的结构图像，而且不具有放射性危害。而脑部核磁共振成像是医学影像领域中最常见的应用之一。脑部核磁共振成像可以用于识别脑部异常，如肿瘤、损伤等。但是由于脑部组织结构复杂，包括灰质、白质等，这使得脑部核磁共振图像分割成为一项具有挑战性的任务。 当前的脑部核磁共振图像分割方法通常使用经典的聚类方法，如K 均值和期望最大化算法等，这些方法通常是基于全局模糊聚类实现的。然而，由于脑部核磁共振图像的复杂性，这些全局聚类方法的分割效果通常不理想。基于局部模糊聚类的方法可以处理复杂的、混杂的图像中的不同组织类型。与全局聚类方法相比，局部聚类方法可以在考虑整个图像的基础上，还考虑了各个区域之间存在的异质性和多样性，提高了图像分割的效果和准确性。因此，基于局部模糊聚类的脑组织核磁共振图像分割方法非常有潜力。 二、研究目标 本研究的主要目的是开发一种基于局部模糊聚类的脑组织核磁共振图像分割方法，以提高分割效果和分割准确性。 具体研究目标包括： 1.探索局部模糊聚类方法在脑组织核磁共振图像分割中的应用。 2.设计合适的局部模糊聚类算法，以提高分割精度。 3.评估所提出的算法的性能，与现有的全局聚类方法进行比较。
三、研究内容和方法 1.脑组织核磁共振图像的数据集：使用公开的、包含多个脑部核磁 共振图像的数据集进行研究分析。 2.图像预处理：对原始的核磁共振图像进行预处理，例如去噪、增 强等。 3.局部模糊聚类算法设计：设计基于局部模糊聚类的脑组织核磁共 振图像分割算法。 4.性能评估：使用评估指标（例如Jaccard系数和Dice系数）评估所提出的算法的性能，并将其与现有的全局聚类方法进行比较。 五、预期结果 本研究基于局部模糊聚类，提高脑组织核磁共振图像分割的精度和 准确性，实现更为准确的脑组织成分分析。本研究结果有望在医学图像 分析领域产生积极的影响，并对脑部疾病的诊断和治疗提供有用的支持。
基于模糊聚类的超像素图像分割算法研究 基于模糊聚类的超像素图像分割算法研究 摘要：超像素图像分割是图像处理领域的重要研究方向之一，可以将图像分割为多个具有语义一致性的区域。本文提出了一种基于模糊聚类的超像素图像分割算法，并对其进行了详细的研究与分析。该算法首先通过滤波和聚类初始化生成初始超像素，然后使用模糊聚类方法进行迭代优化，最终得到准确的超像素图像分割结果。实验结果表明，该算法能够有效地将图像进行分割，并且具有较好的图像保留性能和边界连续性。 一、引言 超像素图像分割是图像处理领域的热门研究方向之一，它将图像分割为多个区域，每个区域内的像素具有相似的颜色和纹理特征。相比于传统的像素级分割方法，超像素图像分割不仅能够提高图像分割的效果和速度，还能够提取图像的语义信息。因此，超像素图像分割在计算机视觉、图像分析、目标识别等领域具有重要意义。 二、相关工作 目前，已经有许多超像素图像分割算法被提出。其中，基于区域增长和图割的方法是常用的传统超像素分割算法，但是这些方法存在像素模糊和计算复杂度高的问题。为了克服这些问题，一些基于模糊聚类的超像素图像分割算法被提出。 三、方法描述 本文提出的超像素图像分割算法主要包括两个步骤：初始化和迭代优化。首先，通过对图像进行滤波和聚类初始化生成初始超像素。滤波操作能够减少图像中的噪声和细节信息，聚类初始化能够生成初始超像素。然后，使用模糊聚类方法对初始超
像素进行迭代优化，得到准确的超像素图像分割结果。模糊聚类方法能够克服传统聚类方法中需要提前确定聚类簇数的问题，使得聚类效果更加准确。 四、实验与结果 本文使用了多个含有不同目标和背景的图像进行实验，验证了提出的算法的有效性。实验结果表明，该算法在准确度、图像保留性能和边界连续性方面相比于其他方法具有明显的优势。同时，本算法的计算复杂度较低，能够在较短的时间内完成图像分割任务。 五、结论 本文提出了一种基于模糊聚类的超像素图像分割算法。通过滤波和聚类初始化生成初始超像素，并使用模糊聚类方法进行迭代优化，得到准确的超像素图像分割结果。实验结果表明，该算法在图像分割的准确度、图像保留性能以及边界连续性方面有较好的表现。未来的研究可以在算法的速度和计算复杂度上进行改进，进一步提高算法的性能和应用范围 本文提出了一种基于模糊聚类的超像素图像分割算法，通过初始化和迭代优化两个步骤，能够生成准确的超像素图像分割结果。实验结果表明，该算法在准确度、图像保留性能和边界连续性方面具有明显的优势。此外，该算法的计算复杂度较低，能够在较短时间内完成图像分割任务。未来的研究可以进一步改进算法的速度和计算复杂度，以提高算法的性能和应用范围
基于深度聚类的图像分割算法研究深度学习技术的迅猛发展为图像分割算法的研究提供了新的思路 和方法。基于深度聚类的图像分割算法是一种利用深度学习和聚类算 法相结合的方法，能够有效地将图像中不同类别的像素点进行分割。 本文将对基于深度聚类的图像分割算法进行研究，探讨其原理、方法 和应用，并对其优缺点进行评估。 一、引言 图像分割是计算机视觉领域中一个重要且具有挑战性的问题。其目标 是将图像中不同物体或区域进行有效地划分，并提取出感兴趣区域。 传统的图像分割方法主要基于颜色、纹理和边缘等特征进行处理，但 在复杂背景下往往效果不佳。随着深度学习技术的兴起，基于深度聚 类的图像分割算法逐渐成为研究热点。 二、基于深度聚类算法原理 基于深度聚类算法主要由两个部分组成：特征提取和聚类。特征提取 通过卷积神经网络（CNN）等方法将原始图像转换为高维特征向量表示，以捕捉图像中的语义信息。聚类算法则将高维特征向量进行聚类，将 相似的像素点划分为同一类别。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类和谱聚类等。 三、基于深度聚类算法方法 1. 数据预处理 在进行深度学习之前，需要对原始图像进行预处理。常用的预处理方 法包括图像缩放、灰度化和归一化等。这些预处理步骤可以提高算法 的鲁棒性和准确性。 2. 特征提取 特征提取是基于深度学习的图像分割算法中最重要的一步。通过使用 卷积神经网络（CNN）等方法，可以从原始图像中提取出丰富而有意义 的特征表示。这些特征可以包括颜色、纹理和形状等信息。 3. 聚类分割 在得到高维特征向量表示后，需要使用聚类算法将其进行划分。K-
means是最常用且简单的聚类算法之一，其通过迭代优化来寻找最优划分结果。层次聚类则是一种自底向上的聚类方法，可以得到不同层次的聚类结果。谱聚类则是一种基于图论的聚类方法，可以通过图划分来实现高效的聚类分割。 四、基于深度聚类算法应用 基于深度聚类的图像分割算法在许多领域都有广泛应用。例如在医学影像领域，可以通过图像分割来实现病灶检测和诊断。在自动驾驶领域，可以利用图像分割来检测和识别道路、车辆和行人等。此外，在安防和人脸识别等领域也有重要应用。 五、基于深度聚类算法优缺点 1. 优点 基于深度学习的图像分割算法能够自动学习特征表示，不需要手动设计特征提取器。 利用深度学习技术能够提取出更高层次、更丰富的特征信息。 通过结合传统聚类算法，能够有效地将相似像素点划分为同一类别。 2. 缺点 需要大量标注好的训练样本来进行模型训练。 计算量较大，在大规模数据集上训练和测试时间较长。 模型的可解释性较差，很难解释模型的决策过程和结果。 六、总结与展望 基于深度聚类的图像分割算法是图像分割领域的一个重要研究方向。本文重点介绍了基于深度聚类算法的原理、方法和应用，并对其优缺点进行了评估。随着深度学习技术的不断发展，基于深度聚类的图像分割算法将会得到更广泛的应用，并在实际场景中发挥更大作用。未来，可以进一步研究如何结合其他领域的知识和技术来改进图像分割算法，并探索更高效、准确和可解释性强的方法。
模糊聚类方法 模糊聚类是一种基于模糊集合理论的聚类算法，它在数据分析和模式识别中得到广泛应用。与传统的硬聚类方法相比，模糊聚类能够更好地处理数据中的不确定性和模糊性，能够给出每个数据点属于不同聚类的概率，从而更全面地描述数据的特征。 一、模糊聚类的基本原理 模糊聚类的基本原理是根据数据点之间的相似性将它们分成不同的聚类。与传统的硬聚类方法不同，模糊聚类允许数据点属于多个聚类，且给出每个数据点属于不同聚类的权重。通过引入隶属度函数，模糊聚类能够更好地处理数据的模糊性，给出更丰富的聚类结果。 二、模糊聚类的算法步骤 模糊聚类的算法步骤一般包括以下几个方面： 1. 初始化隶属度矩阵：隶属度矩阵用于描述每个数据点属于每个聚类的概率，一般通过随机初始化或者根据先验信息进行初始化。 2. 计算聚类中心：根据隶属度矩阵计算每个聚类的中心点，一般采用加权平均的方式计算。 3. 更新隶属度矩阵：根据当前的聚类中心，更新隶属度矩阵，使得每个数据点更准确地属于不同聚类。
4. 判断停止条件：根据一定的准则（如隶属度矩阵的变化程度或者目标函数的收敛性）判断是否达到停止条件，如果未达到，则返回第2步继续迭代。 5. 输出聚类结果：根据最终的隶属度矩阵，确定每个数据点最可能属于的聚类，输出聚类结果。 三、模糊聚类的优势 相比传统的硬聚类方法，模糊聚类具有以下优势： 1. 能够更好地处理数据的模糊性和不确定性。在现实世界的数据中，往往存在一些边界模糊或者属于多个类别的情况，传统的硬聚类无法很好地处理这种情况，而模糊聚类能够给出每个数据点属于不同聚类的概率。 2. 能够更全面地描述数据的特征。传统的硬聚类方法只能将数据点划分为一个聚类，而模糊聚类能够给出每个数据点属于不同聚类的权重，从而更全面地描述数据的特征。 3. 能够适应不同的聚类形状和大小。传统的硬聚类方法通常假设聚类的形状是凸的，并且假设聚类的大小相等，但在实际应用中，聚类的形状和大小往往是不确定的，而模糊聚类能够更好地适应不同的聚类形状和大小。
基于谱聚类算法的图像分割研究 随着数字图片的大量产生，图像分割已成为计算机视觉领域中的重要问题。其目的就是把一张图片划分为多个有意义的部分，以便于进一步的处理和分析。图像分割可以应用于自然语言处理、图像识别、医学图像处理等领域。目前，基于谱聚类算法的图像分割研究，正在得到越来越多领域的重视。 一、谱聚类算法简介 谱聚类是一种基于图论的图像分割算法，它能够把图像划分为多个子集，每个子集中的像素具有相似的特征。谱聚类算法的原理比较简单，主要分为以下几步： 1. 构建相似度矩阵：首先，我们需要构建一张图像的相似度矩阵，该矩阵用于描述每个像素与其他像素之间的相似度。一旦得到这个矩阵，我们就可以把原始图像看做一个由像素节点组成的图。 2. 生成拉普拉斯矩阵：接下来，我们需要生成图像的拉普拉斯矩阵。拉普拉斯矩阵是描述图像内部像素之间关系的矩阵，它的值为每个像素点与其相邻像素点距离的差值之和。这个矩阵的特点是对称正定，可以通过特征分解得到特征向量。 3. 特征向量分解：将拉普拉斯矩阵通过特征分解得到一组特征向量，特征向量被用于表示原始图像的子集。根据图像的特征向量将其分为不同的子集。 谱聚类算法具有较强的可扩展性，处理大量像素时，其算法的时间复杂度并不高，可以快速地进行图像分割处理。 二、谱聚类算法的优点 与传统的图像分割算法相比，谱聚类算法具有以下优点： 1. 支持高维数据：谱聚类可以在高维空间中进行图像分割，并且在这种情况下表现优异。
2. 扩展性强：谱聚类对于一般的图像分割问题有很强的可扩展性，可以适应不 同规模和形状的图像。 3. 相对简单：谱聚类算法易于实现，不需要大量的参数调整和前期的训练阶段。 4. 鲁棒性强：谱聚类算法的结果对噪声点不敏感，并且对于某些形状的图像分 割处理效果尤其好。 三、基于谱聚类的图像分割实验 为了验证谱聚类算法的效果，我们设计了一组实验： 1. 实验数据 我们选取了一张经典的Lena图像作为实验数据，该图像大小为256*256。 2. 实验步骤 将图像按照一定的比例进行裁剪，得到新的图像。将图像每一个像素点的 RGB值作为该像素点的特征向量，一个n*m的图像，就可以得到一个n*m+1的特 征矩阵。然后使用谱聚类算法进行图像分割，并将结果与Ground Truth进行比较。 3. 实验结果 我们运用谱聚类算法对图像进行了分割，图像分割的结果如下图所示。 [插入实验结果图片] 从实验结果上来看，谱聚类算法的效果明显，Lena图像分成了三个部分（头发、肤色、背景），且颜色相近的像素点被划分到了同一个子集。 四、结论 本文针对图像分割的问题，提出了一种基于谱聚类算法的图像分割方案，并通 过实验验证了算法的有效性。在图像分割领域，谱聚类算法具有相对简单、处理效
基于改进的FCM聚类算法的图像分割研究 图像分割是数字图像处理领域的一个重要研究方向。其目的是将一幅图像划分 为若干个不同的区域，以便对不同区域进行更具针对性的处理。传统的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域分割等。这些方法虽然简单易懂，但对于图像的复杂性和噪声等因素的适应性比较差。因此，研究一种更为有效的图像分割算法具有极其重要的意义。 模糊聚类算法是一种常见的图像分割算法，其中模糊C均值算法（FCM）是 最常用的算法之一。FCM方法主要是对像素点进行聚类，将每一个像素归入到最 接近的聚类中心。然而，传统的FCM算法存在着不少问题，例如目标分割不够准确、计算速度较慢等。因此，基于改进的FCM算法的图像分割研究变得越来越重要。 改进的FCM算法一般包括以下几种： 1. 基于模板约束的FCM算法。这种算法利用模板对图像进行先验知识的获取，可以有效地提高图像分割的准确性。以灰度图像分割为例，模板可以采用梯度模板、方向模板等。 2. 基于混合距离度量的FCM算法。这种算法基于混合距离度量对FCM进行改进，在距离度量中引入其他的信息，如图像的空间信息、灰度信息等。如此一来，距离度量就更加鲁棒，可以提高图像分割的效果。 3. 基于粒子群优化算法的FCM算法。这种算法利用粒子群优化算法对FCM中的隶属度矩阵和聚类中心进行优化，从而达到更好的分割效果。 4. 基于自适应权重的FCM算法。在传统的FCM算法中，每个样本点与聚类中心的权重是相等的。而在基于自适应权重的FCM算法中，样本点与聚类中心的权 重随着迭代次数的增加而变化。
改进的FCM算法的实现需要考虑多种因素，如距离度量、隶属度函数、权重向量等。在实际应用中需要进行多次对比实验，以选定最为合适的参数组合，从而获得最优的分割结果。 总而言之，基于改进的FCM算法的图像分割研究，能够大大提高图像分割的准确性和效率。未来，研究者们将继续探索更为优秀的改进算法，以更好地服务于图像分割的实际应用。
医学影像处理技术中的图像分割算法研究 随着医疗技术的发展和人们对健康的关注程度提升，医学成为了一个热门话题。同时，医学影像技术的进步也提高了现代医学的效率和准确性。现代医学影像诊断中，图像分割是其中非常重要的一环。因此，研究医学影像处理技术中的图像分割算法，是至关重要的。 一、医学影像处理 医学影像是指将医学成像（如X光、CT、MRI、超声等）所获取的图像进行数字化处理和分析。医学影像处理可主要分为以下几个步骤： 图像获取：采用成像设备（如CT机、MRI机）获取人体内部的图像数据。 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强等预处理操作。 图像分割：将一个整体的图像按照其意义分成若干个不同的部分。 特征提取：从图像信息中提取出有用的特征，并将其转化为数学量。 分类和诊断：根据特征量化结果，进行分类和诊断。
二、图像分割 图像分割的目的是将一个整体的图像分成若干个不同的部分，每个部分都代表着具有不同含义或功能的区域。在医学上，图像分割将人体内部的图像分成骨骼、组织、器官等不同的区域，以便进行疾病诊断和治疗。图像分割是医学影像处理中非常重要的一步。 图像分割方法种类繁多，常见的有以下几种： （1）阈值法：根据像素的灰度值大小来进行分割，可以分成较为明显的前景和背景。 （2）区域生长法：从指定的种子点开始，将相邻的像素分为一组，如果相邻像素的灰度值相似，则被归为同一组。 （3）分水岭法：这种方法基于将图像看成一个地形图，将地形上海拔相近的区域合并到一个区域中，从而实现分割的目的。 以上三种方法均是比较基础、简单的分割方法。然而，这些算法存在许多不足，不能适用于医学影像分割的复杂问题。因此，研究更加先进的图像分割算法是必要的。 三、图像分割算法 （1）基于聚类的图像分割算法
四川大学 工程硕士专业学位生 学位论文开题报告 院、系（所）_______________________ 工程领域___________ 软件工程 姓名（学号）方仙容（R20110407 ）指导教师___________ 杨秋辉__________ 指导教师___________________________ 四川大学研究生院 二0一一年九月
1. 查阅主流的医学图像分割方法和技术，归纳比较图像分割领域中这些主流方法和技术的特点。
2. MRI成像原理，以及成像特点，根据成像特点我们可以知道灰度的MRI图像能够反映MRI图像的特点。 3. 使用中值滤波后简易地地实现了传统的分水岭算法 4. Kohonen竞争学习算法输入具有聚类性，对拓扑具有有序性以及具有多分辨率的意义，对算法进行实现，达到预期的效果。 所需条件和完成时间： 2012.11.1-2012.11.10 医学图像的采集筛选工作 2012.11.11-2012.11.30 医学分割知识的收集和学习。 2012.12.1-2012.12.20 MRI成像技术的学习和图像处理技术的实现。 2012.12.21-2013.1.10 实现分水岭算法和Kohonen竞争学习算法。 2013.1.11- 2013.2.1 论文的整理和撰写
论文选题来源: 医学图像的分割一直是研究的热点，结合单位的项目进行编程实现。 指导教师意见： 指导教师签名： 年月日工作单位意见： 单位负责人签名： 2011年09月10日院、系（所）意见： 院、系、所负责人签名： 2011年09月10日此表经主管院长、系主任、所长批准后复印一式两份，一份存院、系（所），一份交研究生院备案。
图像处理中的分割算法研究及其实际应用 随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛的 应用。而图像分割作为图像处理的重要一环，更是在医学、工业、军事、安防等方面都有着广泛的运用。本文将探讨图像处理中的 分割算法研究及其实际应用。 首先，我们需要了解什么是图像分割。简单来说，图像分割就 是将一副图像分成若干个区域的处理过程。这个过程可以是基于 像素点、颜色、亮度、纹理等方面的特征进行划分。图像分割的 应用场景非常广泛，比如医学图像分割可以实现对肿瘤、脑部皮 层等的精准识别，军事图像分割可以实现对目标的识别与跟踪。 因此，图像分割的算法研究也具有重要意义。 在图像分割领域，有许多的算法，其中基于阈值的分割算法是 最简单的一种。其基本思想是将像素点按照不同的阈值进行划分，从而得到不同的区域。该算法的优点是简单易操作，但是对于含 有复杂纹理的图像效果不佳。相比之下，基于边缘的分割算法则 采用随机游走、模糊聚类等方式进行边缘检测和边界分割，可以 有效提高分割的准确性。此外，基于区域生长的分割算法和基于 特征的分割算法也有着广泛的应用。
除了以上所述的几种算法之外，图像分割领域还有许多新的方 法在不断涌现。比如，近年来深度学习方法在图像分割领域得到 了飞速发展。基于深度学习的图像分割算法可以通过卷积神经网 络等方式自动学习特征，具有较高的准确性。不过，相比传统方 法而言，深度学习方法的运行时间较长，计算资源要求较高。 那么，图像分割这些算法在实际的应用中是如何运用的呢？我 们以医学图像分割为例。在医学图像分割中，通常会使用基于区 域生长和基于边缘的分割算法。图像分割后，可以实现对肿瘤和 其他组织的分离，从而为医生的诊断提供更加准确的数据。此外，图像分割在医学领域还可以用于实现对脑部CT或MRI图像的自 动分割，提高了工作效率。 除了医学领域，图像分割在其他领域也有着广泛的应用。比如 在工业生产中，可以利用图像分割技术实现对产品表面缺陷的自 动检测；在军事领域，可以利用图像分割技术实现对目标进行快 速识别和跟踪。可以说，图像分割在各个领域都发挥着重要的作用，不断提高着人们的工作效率和安全性。 总之，图像分割作为图像处理中不可或缺的一环，其算法研究 和实际应用都十分重要。不同的算法适用于不同的领域，而随着
医疗图像处理中的模糊聚类方法研究医疗图像处理是一项涉及到患者健康的重要工作。在医学领域，医疗图像处理通常是指将医学图像进行数字化处理，以便用计算 机来分析、处理和存储这些图像。模糊聚类方法是医疗图像处理 中常用的一种方法，其通过对不同的像素点进行分类，从而为医 生提供更为准确的医学诊断结果。 一、模糊聚类方法概述 模糊聚类方法指的是通过对图像像素点进行分类，将图像划分 成多个不同的区域。在医学图像处理中，一般采用灰度值的聚类 进行分类。模糊聚类方法与传统的聚类方法不同之处在于，模糊 聚类方法对每个像素点的分类不仅仅是确定其属于哪个类别，还 可以给出其属于每个类别的概率。这样可以避免一些较为模糊的 划分。 二、模糊聚类方法在医疗图像处理中的应用 在医疗领域中，模糊聚类方法广泛应用于医学图像处理中。医 学图像处理需要对图像进行准确的分割，将感兴趣的区域从背景
中区分出来。而模糊聚类方法正是一个能够准确地将图像分割的方法。除此之外，在医疗图像处理中，模糊聚类方法还能够用于医学图像的配准、医学图像的降噪和恢复、医学图像的分割等方面。 三、模糊聚类方法的发展趋势 随着医疗领域的不断发展和技术的不断提高，模糊聚类方法也在不断进行着改进。目前，随着机器学习技术的发展，基于人工智能的模糊聚类方法也逐渐得到了广泛的应用。基于深度学习的模糊聚类方法能够更加准确地对医学图像进行分类和分割，从而为医生提供更加准确的诊断结果。除此之外，也有越来越多的研究者开始将模糊聚类方法与其他方法进行结合，以期达到更好的医学图像处理效果。 总的来说，模糊聚类方法在医疗图像处理中的应用前景广阔，不断的发展和改进也为医学诊断提供了更加准确和可靠的帮助。未来，模糊聚类方法还会进一步发展，逐渐成为医学图像处理领域中的重要方法。
图像分割和聚类是图像处理领域中两个重要的任务。图像分割是将图像划分为若干个连续的区域，每个区域内的像素具有一定的相似性。而图像聚类则是将图像中的像素点或区域分组，使得每个组内的像素点或区域能够一起表示一个具有相似特征的对象。 图像分割可以应用于很多领域，如医疗图像分析、机器人视觉和计算机视觉等。在医疗图像分析中，图像分割可以帮助医生识别出有病变的区域，从而进行更准确的诊断。在机器人视觉中，图像分割可以帮助机器人识别并追踪目标，实现自主导航和操作。在计算机视觉中，图像分割可以用于图像检索、目标跟踪和图像理解等任务。 图像分割的方法有很多种，常见的方法包括基于阈值的分割、边缘检测、区域生长和基于图论的分割等。基于阈值的分割是最简单和最常用的方法，它基于像素的灰度值将图像分割为前景和背景两个部分。边缘检测是通过检测图像中的边界信息来进行分割，通常使用基于梯度的方法，如Sobel算子和Canny算子。区域生长是基于种子点的方法，通过种子点周围的相似性将图像分割为若干个区域。基于图论的分割将图像表示成图的形式，通过最小割和最大流的计算来进行分割。 图像聚类是将图像中的像素点或区域分为若干个组，每个组内的像素点或区域能够一起表示一个具有相似特征的对象。图像聚类有很多种方法，包括K均值聚类、层次聚类和谱聚类等。K均值聚类是最常用的方法，它通过计算像素点或区域之间的距离来分组。层次聚类是通过合并或分裂不同的聚类来构建一个层次结构。谱聚类是基于图论的方法，通过计算图的谱聚类来进行分组。 图像分割与聚类是图像处理中非常重要的任务，它们可以帮助实现图像的自动分析和理解。在未来，随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，图像分割和聚类的性能将进一步提高，应用领域也将进一步扩大。同时，图像分割与聚类的研究还面临一些挑战，如复杂场景下的分割和聚类、大规模图像处理和计算资源的需求等。因此，我们需要不断开展研究和创新，提升图像分割和聚类的效果和效率，以更好地满足实际需求。
医学CT图像分割方法研究共3篇 医学CT图像分割方法研究1 医学CT图像分割方法研究 随着医学科技的不断发展，现代医学已经离不开医学图像。其中，医学CT图像是医生在诊断和治疗疾病时使用最多的一种 医学图像。CT图像能够提供非常有用的解剖结构信息，但是 在医学实践中，医生往往需要将图像中感兴趣的区域或者器官进行分割，这对于医生来说具有十分重要的临床意义。因此，在现代医学中，医学CT图像的分割技术也得到了极大的关注。 目前，医学CT图像分割技术中应用比较广泛的方法主要有以 下几种： 1. 基于阈值分割法 阈值分割法是常见的分割方法之一，它是根据医学图像灰度值的特性来分割图像的。该方法通过设定阈值，将图像中大于和小于阈值的像素点分成两个区域，以此来实现图像分割。该方法实现较为简单，但受到图像噪声和灰度逐渐变化等因素影响较大，因此在临床上并不是最理想的方法。 2. 基于边缘检测算法 边缘检测算法也是医学CT图像分割中一种经典的方法。它利
用图像中的边缘信息来进行分割。常用的边缘检测算法有Sobel、Prewitt、Canny等。该方法具有较高的精度，但对于 图像中灰度分布均匀、边缘不明显的情况下，其分割效果会受到较大的影响。 3. 基于区域生长的方法 区域生长法是一种基于像素相似性的图像分割方法，它不需要设置任何参数，完全基于图像本身的特征来进行分割。该方法首先选择种子点，然后通过像素相似性来将其它像素靠近种子点的分到同一个分割区域中。该方法对图像中存在明显分界线的情况下有效，但对于噪声和灰度分布均匀的图像分割效果较差。 4. 基于机器学习的方法 机器学习算法是近年来医学CT图像分割方法中应用十分广泛 的一种技术。包括支持向量机、随机森林等机器学习算法。该方法通过采用大量已知的医学图像来训练分类器，然后使用训练好的分类器来对新的医学图像进行分割。该方法准确度较高，但在训练分类器的过程中需要大量的数据和时间。 以上是当前医学CT图像分割方法中应用比较广泛的几种方法，其中每种方法都有其优缺点，并没有一种方法适用于所有的医学图像。因此，在实际应用中，需要根据不同的医学图像类型和临床需求选择合适的分割方法，以达到最佳的分割效果。
基于改进多目标萤火虫算法的模糊聚类 朱书伟;周治平;张道文 【摘要】针对传统的模糊聚类算法大都针对单一目标函数的优化,而无法获得更全面、更准确的聚类结果的问题,提出一种基于改进多目标萤火虫优化算法的模糊聚类方法.首先在多目标萤火虫算法中引入一种动态调整的变异机制以获得更加均匀分布的非劣解,其中以动态减小的概率选择个体并采用类似于差分进化算法中变异算子的策略对其进行变异,通过自适应调整收缩因子以提高变异效率.然后当归档集中的最优解集充满时,从中选取一定量的解与当前种群组合进行下一次进化,使得算法具有更高的效率.最后将其运用到模糊聚类问题中,通过同时优化两个模糊聚类指标的目标函数并从最终的归档集中选取一个解确定聚类结果.采用5组数据进行实验的结果表明,相对于单目标聚类方法,所提方法对各种数据集的聚类有效性指标提高了2到8个百分点,具有更高的聚类准确性和更好的综合性能. 【期刊名称】《计算机应用》 【年(卷),期】2015(035)003 【总页数】6页(P685-690) 【关键词】模糊聚类;多目标优化;萤火虫算法;变异;差分进化 【作者】朱书伟;周治平;张道文 【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122 【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP301.6 0 引言 聚类分析技术通常可以看成是一个复杂的优化问题，它在很大程度上依赖于聚类有效性指标的优化，采用不同的优化标准就会形成不同的聚类问题。现有的聚类方法大部分只针对一种指标进行分析，无法有效地适用于各种不同特征类型的数据。多目标优化算法能够实现不同目标函数的同时优化，可以成功应用到聚类技术中，将聚类问题转化为对多个聚类指标目标函数的优化问题，使其更广泛地应用于各种类型数据并获得更全面的综合性能。 近年来基于多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm，MOEA)［1］的聚类方法逐渐成为了一个研究热点，目前已取得不少有价值的研究成果。 H andl等［2］开创性地提出了基于PESA-Ⅱ(Pareto Envolope based Selection AlgorithmⅡ)的自动确定聚类数的多目标聚类算法——MOCK(Multi-Objective Clustering with automatic K-determination);Mukhopadhyay 等［3］提出了基于 NGSA-Ⅱ (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ)的多目标遗传模糊聚类算法用于分类型数据的聚类;Garcia-Piquer等［4］提出了基于 PESA-Ⅱ的多目标聚类算法以评估聚类编码，给出了3种最常用的编码方式的最佳方案，它们都是以经典的多目标进化算法为优化策略。此外，一些新的多目标优化算法在聚类分析中也取得了不错的效果:Ma等［5］将免疫优势克隆多目标算法(Immune Dominance Clonal Multi-objective Algorithm，IDCMA)应用于聚类问题，具有较好的特性;Attea［6］以模糊多目标粒子群算法为进化策略提出了一种有效的两步聚类方法;Song等［7］采用布谷鸟搜索(Cuckoo Search，CS)算法提出一种新颖的多目标K-调和均值聚类，有效抑制了局部最优并提高了收敛速度;Saha等［8］在归档式多目标模拟退火(Archived Multi-Objective