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基于规范切和分水岭的聚类算法研究

作　者: 武彩丽
导　师: 张莉
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 聚类谱聚类分层聚类分水岭医学图像分割
分类号: TP181
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 83次
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内容摘要

聚类分析是机器学习的经典问题之一,它通过分析数据特征来获取数据之间的相似度,并根据相似度对数据进行聚类操作,使得类内的对象满足相似度最大,类间的对象满足相似度最小,从而通过聚类结果来发现聚类对象的内在关系。针对聚类分析算法及其应用问题,本文主要做了三方面的工作。聚类结果的好坏取决于聚类准则函数是否能够反应类内数据点的相似程度和类间数据点的相异程度。为了进一步增大基于规范切的谱聚类算法中类内数据点的相似性和类间数据点的相异性,本文提出了一种基于相似性与相异性的谱聚类算法。该方法巧妙设计了新的聚类准则函数,在采用规范切的经典谱聚类算法的基础之上,通过引入距离矩阵来进一步体现数据点间的相异性,使聚类结果得到改善。经典的分层凝聚聚类算法在非凸球形分布数据集上容易陷入局部最优。针对这一不足,本文提出一种基于规范切的分层凝聚聚类算法。该方法直接利用规范切作为判断各个类别是否合并的准则,从而巧妙克服经典算法存在的不足,使得分层凝聚聚类算法在非凸形分布或具有一定流形分布的数据集上能够得到更好的聚类结果。通过研究各种聚类算法在医学图像处理方面的应用,发现现有的二维医学图像分割技术存在不能充分利用图像的第三维信息的问题,而三维图像分割技术中存在计算复杂度较大的问题。为了解决这些问题,本文提出一种基于三维区域分水岭的腹部主要血管提取方法。该方法充分利用了图像的三维信息,并且在一定程度上降低了计算复杂度,能够从复杂的腹部环境中得到较完整的腹部主要血管系统。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 聚类分析的研究背景及发展  7-8
    1.1.1 聚类分析的研究背景  7
    1.1.2 聚类分析的发展  7-8
  1.2 经典的聚类分析方法回顾  8-11
    1.2.1 K-means聚类方法  9
    1.2.2 谱聚类方法  9
    1.2.3 分层聚类方法  9-10
    1.2.4 基于分水岭变换的聚类方法  10-11
  1.3 论文的主要工作和内容安排  11-13
第二章基于相似性与相异性的谱聚类算法  13-25
  2.1 谱聚类概述  13-15
    2.1.1 谱聚类方法的准则函数  13-15
    2.1.2 谱聚类算法的框架  15
  2.2 以规范切为目标函数的谱聚类算法  15-16
  2.3 基于相似性与相异性的谱聚类算法  16-19
    2.3.1 算法描述  16-18
    2.3.2 算法实现步骤  18-19
  2.4 实验结果及其分析  19-24
    2.4.1 聚类分析结果的评价  19-20
    2.4.2 人工数据集实验  20-21
    2.4.3 UCI数据集实验  21-24
  2.5 本章小结  24-25
第三章基于规范切的分层凝聚聚类算法  25-32
  3.1 分层凝聚聚类概述  25-27
    3.1.1 分层凝聚聚类算法思想  25-26
    3.1.2 分层凝聚聚类方法的准则函数  26-27
  3.2 基于规范切的分层凝聚聚类算法  27-29
    基于规范切和分水岭的聚类算法研究  28-29
  3.3 实验结果及其分析  29-31
    3.3.1 人工数据集实验  29-30
    3.3.2 UCI数据集实验  30-31
  3.4 本章小结  31-32
第四章基于三维区域分水岭的腹部主要血管提取方法  32-42
  4.1 医学图像处理中的血管提取方法  32-34
    4.1.1 研究动机  32-33
    4.1.2 现有的血管提取算法分析  33-34
  4.2 基于三维区域分水岭的腹部主要血管提取方法  34-38
    4.2.1 区域生长思想  34
    4.2.2 本文算法实现思想  34-35
    4.2.3 图像预处理  35-36
    4.2.4 立方体区域的生长  36
    4.2.5 连通准则  36
    4.2.6 算法框图  36-38
  4.3 实验结果及其分析  38-40
    4.3.1 仿真条件与内容  38
    4.3.2 实验结果及分析  38-40
  4.4 本章小结  40-42
第五章总结与展望  42-44
  5.1 论文总结  42-43
  5.2 工作展望  43-44
致谢  44-45
参考文献  45-51
研究成果  51-52

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