模糊C均值聚类算法分割彩色图像(共7页).docx

精选优质文档-倾情为你奉上实验九 模糊C均值聚类算法分割彩色图像XXXXX XXX一、实验目的掌握模糊C聚类算法分割彩色图像的基本原理和程序流程。二、实验设备微机三、实验原理设：xi, i=1, , N是N个样本组成的样本集合；c为预定的类别数目；mj(j=1, , c)为每个聚类的中心；mj(xi)是第i个样本对于第j类的隶属度函数。用隶属度函数定义的聚类损失函数可以写为： (1)式中，bl，是一个可以控制聚类结果的模糊程度的常数。模糊C均值算法要求一个样本对于各个聚类的隶属度之和为1，即： (2)令Jf对mj(xi)和mj的偏导数为0，可得必要条件： (3) (4)用迭代方法求解以上两式，就是模糊C均值算法，其算法步骤如下： 设定聚类数目c和参数b； 初始化各个聚类中心mj； 重复下面的运算，直到各个样