TY -的A2张Daoqiang AU - El Harchaoui Nour-Eddine AU - Kerroum,穆尼尔盟——Hammouch Ahmed盟——Ouadou Mohamed AU - Aboutajdine Driss PY - 2013 DA - 2013/12/29 TI -无监督方法基于模糊可能性聚类数据分析:应用MRI医学图像SP - 435497六世- 2013 AB -大数据的分析和处理是研究人员面临的挑战。几种方法被用来模拟这些复杂的数据,他们都是基于一些数学理论:模糊,概率,可能性,证据理论。在这项工作中,我们提出一种新的无监督的分类方法,结合了模糊可能性理论;我们的目的是克服不确定复杂系统中数据的问题。我们使用模糊c均值(FCM)的隶属函数来初始化的参数可能主义的c (PCM),为了解决这一问题的同时集群由PCM和噪音也克服FCM的弱点。来验证我们的方法,我们使用一些有效性指标和我们相比,他们与其他传统的分类算法:模糊c均值,可能性c,与模糊c可能主义的。实验发现在大脑不同合成数据集和真实图像先生。SN - 1687 - 5265你2013/435497 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2013/435497——摩根富林明-计算神经科学情报和PB Hindawi出版公司KW - ER