改进的模糊聚类算法：WKFM特征加权核聚类

本文主要探讨了一种由内向外的Active Contour模型图像分割算法，针对概率聚类方法（PCM）和改进的PFCM算法在处理大小不等、噪声干扰以及数据集中非线性可分问题时的局限性。PCM通过引入可能的隶属关系增强了聚类中心的抗噪性，但容易导致聚类结果过于集中。PFCM则结合隶属度和可能性，试图改善这一点，但对不同规模集群的区分效果欠佳。 作者提出的特征空间属性加权混合C均值模糊核聚类算法（WKFM）旨在解决这些问题。WKFM特别考虑了属性间的不平衡性，通过优化选择核参数的核函数，将原始空间中的非线性可分集群映射到高维空间中，使得各个集群在高维空间中变得更为同质。这种转换使得算法能够更好地发现含有噪音的数据集中的聚类中心，并实现对数据集的更高质量划分。 算法的关键在于利用核函数将数据在保持局部相似性的基础上进行分类，这样即使在数据分布不均匀或存在重叠的情况下，也能找到更准确的聚类。WKFM的更新迭代过程包括计算样本点与各聚类中心之间的距离权重，以及调整隶属度值以反映样本点对各类别的归属概率。相比于传统的FCM算法，WKFM的改进之处在于它能够在处理复杂数据结构时提供更稳定和精细的聚类结果。 这篇论文研究了如何通过结合模糊聚类理论和核函数技术，提升图像分割和聚类分析的性能，尤其在面对数据集中的噪声、大小不一的集群和非线性特性时，WKFM算法展现出显著的优势。通过实验验证，该算法在实际应用中展示了其优越的抗噪性和聚类准确性，为无监督学习和计算机视觉领域的图像处理提供了新的有效工具。