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集成式位置敏感聚類

大小:0.90 MB 人氣: 2018-01-08 需要積分:1

  針對常用圖像聚類尤其是圖像視覺聚類方法聚類速度慢、不支持增量聚類的局限,提出了集成式位置敏感聚類方法。該方法首先根據聚類有效性指標估計合適的聚類數目,然后生成多重哈希函數,并用它們對各數據點進行映射得出多重桶標記,再對數據集各桶標記進行聚類得出多個基劃分,最后對多個基劃分進行集成得出最終劃分。實驗結果表明,在準確率方面,集成式位置敏感聚類在人工數據上與k-means結合聚類集成的方法相當,在圖像集上與k-means結合聚類集成的方法接近。但集成式位置敏感聚類的優點在于其聚類時間快、適合于增量聚類等。因此,集成式位置敏感聚類方法可以用于解決高維圖像特征聚類問題。

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