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> 模糊聚类与LBG级联算法流程图在传统的LBG算法前对训练样本集进行模糊
模糊聚类与LBG级联算法流程图在传统的LBG算法前对训练样本集进行模糊
图片来源:
姜占才,孙燕,姚刚.
模糊聚类与LBG级联的VQ算法 ,
计算机工程与科学, 2011 (05).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
流程图
级联算法
LBG算法
模糊聚类
训练样本集
聚类中心
所属学科:
电信技术
图片上下文:
为了有效地克服上述缺陷,本文提出模糊聚类与LBG级联算法。第一级是模糊聚类法,第二级是传统的LBG算法,算法流程如图1所示。图1 模糊聚类与LBG级联算法流程图在传统的LBG算法前对训练样本集进行模糊C均值聚类,聚类的类别数C即码本大小,是预先知道的。算法原理是对训练样本集求解(
....
5)、(6)两式。其中, xi是训练样本;n是训练样本的数目; mj是聚类中心;c是聚类数;b是控制聚类速度的参数,一般取2;μj( xi)是第i个样本隶属于第j类的隶属度函数。算法步骤如下:第一步 设定聚类数目c(码本大小)和参数b。第二步 初始化每个聚类中心 mj。第三步 重复下面的运算,直到各个样本的隶属度值稳定:(1)由当前的聚类中心用式(6)计算当前的隶属度函数;(2)由求得的隶属度函数用式(5)更新计算各类聚类中心。当算法收敛时,就得到了各类的聚类中心和各个样本对于各类的隶属度值,从而完成模糊聚类。模糊C均值聚类算法已相当成熟并已广泛使用[16]。将模糊聚类的结果(各类的聚类中心)作为后续的LBG算法的初始码本
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