遺傳K-均值初始化的t混合模型醫(yī)學圖像聚類
2010-12-31 00:00:00戴麗麗宋余慶陳健美謝從華
計算機應用研究 2010年8期
摘要：針對基于混合模型的圖像聚類質量易受混合模型參數初始值的影響，提出一種遺傳K-均值初始化的t混合模型醫(yī)學圖像聚類方法。該方法構建一種醫(yī)學圖像的t混合模型，將遺傳算法與K-均值算法相結合，實現(xiàn)對醫(yī)學圖像的初始劃分，從而獲得混合模型的初始參數，有效克服混合模型對參數初始值選擇的敏感性問題，用EM算法多次迭代估計t混合模型參數；最后根據得到的混合模型對醫(yī)學圖像進行聚類。實驗表明，該方法實現(xiàn)了醫(yī)學圖像較精準的聚類，有較好的穩(wěn)定性和通用性。
關鍵詞：遺傳算法；K-均值算法；參數初始化；t混合模型；聚類分析
中圖分類號：TP319 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2010)08－3150－03
