论文研究基于类内和类间交叉熵的图像分割快速算法 .pdf

利用映射扩张给出了模糊软集的新的定义，并且验证了在新运算下所有模糊软集构成有界分配格。

支持向量机(support vector machine, SVM)具有良好的泛化性能而被广泛应用于机器学习及模式识别领域。然而，当训练集较大时，训练SVM需要极大的时间及空间开销。另一方面，SVM训

基于集成聚类学习的场景分割，姚婷婷，谢昭，本文将集成聚类机制运用到场景分割领域。集成学习通过使用大量单一分类器标签对齐与合并，获得比仅使用个体分类器更强的泛化能力

基于k-means聚类算法的研究，黄韬，刘胜辉，本文首先分析研究聚类分析方法，对多种聚类分析算法进行分析比较，讨论各自的优点和不足，同时针对原k-means算法的聚类结果受随机��

主要介绍了python基于K-means聚类算法的图像分割,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于K-means聚类算法的图像区域分割，首先从数据样本种选取K个点作为初始聚类中心，其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的累，计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得

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基于图像模式特征放大的图像分割算法，王朗，钱晓华，为了解决制约超声长轴心脏图像外膜分割的问题，提出了图像特征模式小信号放大概念。首先通过构建能使图像边缘梯度模式稀疏化的变

交叉熵的计算