《表1 视觉刺激任务下不同K值所对应的覆盖度平均值》

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《基于fMRI数据的改进模糊聚类算法研究》

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本文的任务态数据包含两种任务:第一种为视觉刺激任务，第二种为手指敲击任务，当选取不同的参数K时，算法的聚类结果与真实值相比的覆盖度也会不尽相同，从相似程度、鲁棒性和稳定性等方面考虑，可以找出其中参数的局部最优解，作为K的取值.每取一次K值，将算法重复运算多次，经过多次与真实值的对比，得到覆盖度的平均值.在视觉刺激任务下，对K在[0.5，4.5]范围内取6个值，每次算法重复运行6次，与视觉刺激的真实激活区相比，覆盖度的平均值变化如表1所示.