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(a) 클러스터 프로토타입들의 수(c), 퍼지화 파라미터(m) 및 중단 조건()을 설정하는 단계;(b) 클러스터 프로토타입들을 초기화하는 단계;(c) 클러스터들에 대한 각 오브젝트를 위한 퍼지 멤버십 값들을 계산하는 단계;(d) 상기 퍼지 멤버십 값에 기반하여 각 오브젝트를 러프셋의 대응하는 근사 영역에 할당하는 단계;(e) 각 클러스터의 분포 특징에 의존하는 가중 파라미터에 기반하여 각 클러스터에 대한 프로토타입을 계산하는 단계;(f) 인 경우, 현재의 반복 단계에서 결정된 프로토타입들을 각 클러스터에 대한 프로토타입으로 결정하고, 그렇지 않은 경우, 각 클러스터에 대한 프로토타입이 결정될 때까지 단계 (c) 내지 단계 (e)를 반복하는 단계; 및(g) 상기 결정된 각 클러스터에 대한 프로토타입에 기반하여 퍼지 멤버십 값에 따라 각 오브젝트를 대응하는 클러스터에 할당하는 단계를 포함하고,상기에서 는 클러스터 프로토타입들의 벡터들이고, 는 현재의 반복 단계에서 획득된 프로토타입들이 이전의 반복 단계에서 생성된 프로토타입들과 동일하다는 것을 의미하며,상기 각 클러스터의 분포 특징은 각 클러스터의 밀집도(compactness)를 포함하고,상기 단계 (e)에서 각 클러스터에 대한 프로토타입은,에 의해 계산되고,상기에서 이며,이고,이며,상기에서 는 클러스터 i의 가중 파라미터로서, 에 의해 계산되고,이며,상기에서 는 클러스터 i를 나타내고, 이며, 는 클러스터 i의 하한 근사이고, 는 클러스터 i의 경계 영역이며, 는 오브젝트 j가 클러스터 i에 속하는 정도를 나타내는 퍼지 멤버십 값이고, 는 오브젝트 j를 나타내며, 이고, n은 양의 정수이며, 는 클러스터 i의 하한 근사에 있는 오브젝트들의 수인, 이미지 분할을 위한 오브젝트 클러스터링 방법
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