分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对已有的符号数据主成分分析法大都采用部分代表性信息来代替符号数据的缺点，提出一种直方图符号数据的主成分分析法。直方图数据以概率分布的形式表示符号数据，更全面准确。根据直方图数据特点将其用分位函数表示，引入充分考虑直方图数据概率分布的Wasserstein距离，计算直方图变量协方差矩阵，从而进行主成分分析。但该方法求得的前若干个最大特征所对应的特征向量不一定为非负的，这样在用分位函数表示主成分时不能保证它也是分位函数。为此，又结合Dias[1]等人的DSD(distribution and symmetric distribution)回归模型，对每个直方图变量定义相应的对称分布变量，根据Wasserstein距离下的广义协方差矩阵得到具有非负系数的所有主成分。通过实验说明了该算法的有效性。该方法同时克服了文献[2]中直方图PCA系数可能为负的缺点，更多地保留了原始数据的信息。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对局部空间信息的模糊C-均值算法（WFLICM）中空间影响因子容易受到噪声影响出现错误标识的问题，提出一种融合局部和非局部空间信息的模糊C-均值聚类图像分割算法(NLWFLICM)，在WFLICM算法的模糊影响因子中引入非局部空间信息，根据噪声程度自适应地设置局部和非局部信息权重，并重新标记中心点的模糊影响因子。实验结果表明，NLWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的鲁棒性和自适应性，并在一定程度上提高了WFLICM算法对含有大量噪声图像进行分割的鲁棒性，同时保留了图像的纹理。为了提高算法的聚类性能和收敛速度，结合Canopy算法能够快速对数据进行粗聚类的优点，提出基于Canopy聚类与非局部空间信息的FCM图像分割改进算法（Canopy-NLWFLICM），可以在NLWFLICM算法聚类前，对聚类中心进行预处理，从而提高收敛速度和图像分割精度。
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