【摘 要】
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目的：鉴于K-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响，初始聚类中心不仅影响聚类速度。还可能使算法陷入局部极小值，得到错误的聚类结果，基于SOM神经网络，提出了一种改进的K．均值聚类算
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60972122);上海市教委科研创新项目(09YZ216)
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目的：鉴于K-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响，初始聚类中心不仅影响聚类速度。还可能使算法陷入局部极小值，得到错误的聚类结果，基于SOM神经网络，提出了一种改进的K．均值聚类算法并将其应用于脑实质分割。方法：首先，由SOM神经网络对图像进行初始聚类，得到＆个聚类中心值；然后，以SOM神经网络获得的k个聚类中心值作为K_均值聚类算法的初始聚类中心对图像进行％．均值聚类，最终获得图像的聚类分割结果。结果：基于SOM神经网络的K-means聚类算法的分割精度为O．9274，K-means聚类算法的分割精度为0
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