论文研究遗传K均值初始化的t混合模型医学图像聚类.pdf

针对基于混合模型的图像聚类质量易受混合模型参数初始值的影响，提出一种遗传K-均值初始化的t混合模型医学图像聚类方法。该方法构建一种医学图像的t混合模型，将遗传算法与K-均值算法相结合，实现对医学图像的初始划分，从而获得混合模型的初始参数，有效克服混合模型对参数初始值选择的敏感性问题，用EM算法多次迭代估计t混合模型参数；最后根据得到的混合模型对医学图像进行聚类。实验表明，该方法实现了医学图像较精准的聚类，有较好的稳定性和通用性。