42、扩展Kmeans类型算法与灰度图像压缩的模糊软竞争学习方法

模糊软竞争学习用于图像压缩

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于 2025-10-20 09:57:57 发布

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分类专栏：无监督学习算法精要文章标签：扩展Kmeans 模糊软竞争学习灰度图像压缩

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扩展Kmeans类型算法与灰度图像压缩的模糊软竞争学习方法

1. 扩展Kmeans类型算法

在聚类分析中，对Kmeans类型算法进行扩展是为了提升特征加权的性能，使其在聚类任务中表现更优。与ESSC不同，扩展算法仅使用一个参数β，这与Wkmeans和AWA类似，使得这些算法在实际处理复杂数据集时更具适用性。

1.1 性能优势

实验表明，E - AWA和E - Wkmeans在不同β值下的性能比AWA和Wkmeans更稳定，尤其是当1 < β < 3时。总体而言，扩展算法比原始算法更具鲁棒性。

算法	性能稳定性	鲁棒性
E - AWA	高	强
E - Wkmeans	高	强
AWA	低	弱
Wkmeans	低	弱

1.2 计算复杂度

扩展算法与基本Kmeans算法具有相同的计算复杂度。由于Kmeans类型算法的聚类是一个迭代过程，计算时间还取决于总迭代次

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