模糊C均值聚类算法优化与图像分割应用研究

"这篇硕士学位论文详细探讨了模糊C均值聚类算法及其在图像分割中的应用，由李丽丽撰写，导师为刘希玉，属于计算机软件与理论专业。论文指出，聚类分析作为非监督学习的一种方法，在机器学习和数据挖掘中具有重要地位。模糊C均值聚类算法是模糊聚类中的常见方法，尽管存在对初始值敏感和易陷入局部最优等问题，但通过引入模糊聚类有效性函数和结合模拟退火算法、粒子群算法的改进策略，可以提高聚类效果。论文还讨论了模糊聚类在图像分割领域的应用，强调了其在目标检测和识别中的关键作用。" 模糊C均值聚类（FCM）算法是聚类分析中的经典算法，基于模糊集合理论，能够处理数据的不确定性。在FCM算法中，样本并不严格地属于某一类，而是以一定的隶属度分布于各个类别之中。算法的目标是最小化模糊分区矩阵的模糊距离平方和，以达到类内样本相似度最大化，类间相似度最小化的效果。 然而，FCM算法存在一些局限性，例如对初始聚类中心的选择敏感，可能导致算法收敛于局部最优解而非全局最优。为了解决这些问题，论文提出了两种改进策略：一是引入模糊聚类有效性函数，用于优化选择聚类数量c，以确保聚类结果的合理性；二是结合模拟退火算法和粒子群算法，利用它们的全局搜索能力来避免局部最优，提升聚类质量。 模拟退火算法是一种基于物理退火过程的全局优化技术，能在搜索空间中随机跳转，从而有概率跳出局部最优。粒子群算法则受到鸟群飞行行为的启发，通过群体中粒子的协作寻找最优解，具有较强的全局寻优特性。将这两种算法与模糊C均值聚类相结合，可以有效地改善聚类结果。 在图像分割领域，模糊聚类算法因其处理边界模糊和复杂背景的能力，得到了广泛应用。图像分割是图像处理中的基础步骤，目的是将图像划分为不同的区域，以便后续分析和识别。模糊聚类可以更好地处理像素间的模糊关系，尤其在目标边缘不清晰或光照变化较大的场景下，能提供更精确的分割结果。 论文的主要研究内容包括对模糊聚类算法的改进和在图像分割中的实际应用。通过实验验证，改进后的模糊C均值聚类算法在图像分割任务中表现出色，证实了其在处理实际问题时的有效性和实用性。这一研究不仅深化了对模糊聚类理论的理解，也为实际应用提供了有价值的参考。