计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2004年
10期
1843-1846
,共4页
动态的K-均值法%相似度%聚类%图像检索
動態的K-均值法%相似度%聚類%圖像檢索
동태적K-균치법%상사도%취류%도상검색
聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图像信息挖掘领域,该技术提高了图像检索的速度和质量.K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法,但K-均值算法严重依赖于经验参数和阙值的设定;自适应算法得到的聚类个数太多,相应的就是类内的图像个数过少,效率不是很高.从选取初始聚类点是否具有确定性、迭代次数是否过多和聚类个数是否适当等方面考虑,提出了一种新的聚类算法,即动态的K-均值法.模拟实验的结果表明,该算法具有较好的准确性和效率,使检索的质量和速度都得到了很大的提高.
聚類分析技術已經廣汎應用于基于內容的圖像信息挖掘領域,該技術提高瞭圖像檢索的速度和質量.K-均值算法和自適應算法是兩箇典型的聚類分析算法,但K-均值算法嚴重依賴于經驗參數和闕值的設定;自適應算法得到的聚類箇數太多,相應的就是類內的圖像箇數過少,效率不是很高.從選取初始聚類點是否具有確定性、迭代次數是否過多和聚類箇數是否適噹等方麵攷慮,提齣瞭一種新的聚類算法,即動態的K-均值法.模擬實驗的結果錶明,該算法具有較好的準確性和效率,使檢索的質量和速度都得到瞭很大的提高.
취류분석기술이경엄범응용우기우내용적도상신식알굴영역,해기술제고료도상검색적속도화질량.K-균치산법화자괄응산법시량개전형적취류분석산법,단K-균치산법엄중의뢰우경험삼수화궐치적설정;자괄응산법득도적취류개수태다,상응적취시류내적도상개수과소,효솔불시흔고.종선취초시취류점시부구유학정성、질대차수시부과다화취류개수시부괄당등방면고필,제출료일충신적취류산법,즉동태적K-균치법.모의실험적결과표명,해산법구유교호적준학성화효솔,사검색적질량화속도도득도료흔대적제고.