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傳統(tǒng)的軟子空間聚類算法在對信息量大、強度不均勻、邊界模糊的乳腺MR圖像進行分割時，易受初始聚類中心和噪聲數(shù)據(jù)的影響，導致算法陷入局部最優(yōu)，造成誤分類。針對該問題，提出一種頭腦風暴算法優(yōu)化的乳腺MR圖像軟子空間聚類算法。算法首先引入一個放松界約束與廣義噪聲聚類結(jié)合的目標函數(shù)，并用隸屬度計算方法來尋找簇類所在子空間;然后在子空間聚類時用給定指數(shù)來適配聚類任務;最后在聚類過程中運用頭腦風暴算法進行優(yōu)化，有效地平衡局部搜索與全局搜索，從而彌補現(xiàn)有算法易陷入局部最優(yōu)的不足對比算法與該算法在 Berkeley圖像數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明該算法具有較髙的精度，臨床乳腺MR圖像聚類的實驗結(jié)果驗證了所提算法的魯棒性。
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