摘要：针对密度峰值算法(density peaks cluster,DPC)依靠先验知识给定截断距离dc且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷,提出一种基于遗传算法求取分割图像最大熵值,获得最优分割阈值的方法。得到满意的分割效果,实现了DPC算法的自适应分割并应用到医学图像上。仿真实验采用多张哈佛全脑图中的经典疾病图像,与K-means、AP(仿射传播)聚类算法及DPC算法作比较,比较结果表明,DPC的改进算法能自动获取截断距离,确定聚类中心,获得更好的分割效果。

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