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傳統(tǒng)的軟子空間聚類算法在對信息量大、強(qiáng)度不均勻、邊界模糊的乳腺M(fèi)R圖像進(jìn)行分割時，易受初始聚類中心和噪聲數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)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(fēng)暴算法優(yōu)化的乳腺M(fèi)R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(biāo)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(wù);最后在聚類過程中運(yùn)用頭腦風(fēng)暴算法進(jìn)行優(yōu)化，有效地平衡局部搜索與全局搜索，從而彌補(bǔ)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法具有較髙的精度，臨床乳腺M(fèi)R圖像聚類的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的魯棒性。
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