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传统的软子空间聚类算法在对信息量大、强度不均匀、边界模糊的乳腺MR图像进行分割时，易受初始聚类中心和噪声数据的影响，导致算法陷入局部最优，造成误分类。针对该问题，提出一种头脑风暴算法优化的乳腺MR图像软子空间聚类算法。算法首先引入一个放松界约束与广义噪声聚类结合的目标函数，并用隶属度计算方法来寻找簇类所在子空间;然后在子空间聚类时用给定指数来适配聚类任务;最后在聚类过程中运用头脑风暴算法进行优化，有效地平衡局部搜索与全局搜索，从而弥补现有算法易陷入局部最优的不足对比算法与该算法在 Berkeley图像数据集上的实验结果表明该算法具有较髙的精度，临床乳腺MR图像聚类的实验结果验证了所提算法的鲁棒性。
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