[发明专利]一种初始聚类中心选取方法及聚类方法

摘要

本发明涉及一种初始聚类中心选取方法，包括以下步骤S1，从样本点中任选一个样本点作为第一类的聚类中心点；S2，计算剩余样本点到第一类的聚类中心点的欧氏距离，令欧氏距离最大的点作为第二类的聚类中心点；S3，分别计算各剩余样本点与已得到的各聚类中心点之间的欧氏距离dij；S4，对于同一个剩余样本点的各个dij，将其中数值最小的dij作为集合D中的元素，将集合D中值最大的元素对应的样本点作为本步骤得到的聚类中心点；S5，判断聚类中心点是否达到设定要求，若是，则将P中的点作为聚类算法的初始聚类中心点，若否，则更新剩余样本点，并返回步骤S3。与现有技术相比，本发明有利于消除错误分割的区域，减少图中的异常点，提高图像分割效果。

主权项

一种初始聚类中心选取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取样本点集合lm，lm＝{x1,x2,x3,...xm}，从m个样本点中任选一个样本点作为第一类的聚类中心点，记为P{1}，P表示聚类中心点的集合；S2，计算剩余样本点到第一类的聚类中心点P{1}的欧氏距离，令欧氏距离最大的点作为第二类的聚类中心点，记为P{2}，所述剩余样本点为集合lm‑P中的点；S3，分别计算各剩余样本点xi与已得到的各聚类中心点P{j}之间的欧氏距离dij，i、j分别表示剩余样本点的编号和已得到的聚类中心点的编号；S4，对于同一个剩余样本点的各个dij，将其中数值最小的dij作为集合D中的元素，得到集合D后，将集合D中值最大的元素对应的样本点作为本步骤得到的聚类中心点，记为P{n}，n≥3；S5，判断n是否达到设定要求，若是，则将P中的点作为聚类算法的初始聚类中心点，若否，则更新剩余样本点，并返回步骤S3。