计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
34期
187-190
,共4页
信息瓶颈算法%Gabor小波纹理%灰度共生矩阵%信息熵%图像聚类
信息瓶頸算法%Gabor小波紋理%灰度共生矩陣%信息熵%圖像聚類
신식병경산법%Gabor소파문리%회도공생구진%신식적%도상취류
提出基于信息熵特征选择和信息瓶颈算法的图像聚类算法,首先提取图像的Gabor小波纹理特征和灰度共生矩阵纹理特征,然后采用信息熵特征选择方法进行特征降维;图像聚类方法很多,其中较为典型的k-means聚类算法,但它过分依赖距离函数和聚类中心的选择,采用信息瓶颈算法对图像进行聚类,信息瓶颈算法不需要定义距离函数,它考虑了样本与特征的关系,不仅压缩了样本的信息,同时又考虑保留特征信息.实验结果表明,提出的方法具有良好的聚类效果.
提齣基于信息熵特徵選擇和信息瓶頸算法的圖像聚類算法,首先提取圖像的Gabor小波紋理特徵和灰度共生矩陣紋理特徵,然後採用信息熵特徵選擇方法進行特徵降維;圖像聚類方法很多,其中較為典型的k-means聚類算法,但它過分依賴距離函數和聚類中心的選擇,採用信息瓶頸算法對圖像進行聚類,信息瓶頸算法不需要定義距離函數,它攷慮瞭樣本與特徵的關繫,不僅壓縮瞭樣本的信息,同時又攷慮保留特徵信息.實驗結果錶明,提齣的方法具有良好的聚類效果.
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