复杂背景图像中彩色人脸的检测

提出了一种在复杂背景的图像中自动检测彩色人脸的方法.该方法首先在YCrCb和HSV色彩空间进行肤色和非肤色的分割,对检测到的肤色像素在CrCb空间中进行聚类,在每一聚类中心应用形态学算子除去一些较小的背景区域,然后进行区域合并形成候选人脸区域.在候选人脸区域内应用重复阈值法得到候选眼睛对,最后采用BP神经网络进行确认.实验结果表明这种方法在复杂背景的图像中检测人脸的正确率为90%.     

半结构化数据的结构发现聚类算法

当处理的半结构数据时,从中挖掘出其隐含的结构显得愈来愈重要了,不仅对于用户而且对于整个系统来说,其重要性也是不言而喻的.算法structure_discovery将聚类算法应用到半结构化数据的结构发现上,将描述同一类对象的共有结构按照相似度聚集到一起形成类,然后从类中发现满足用户兴趣度的结构.与同类算法比较,structure_discovery为增量式算法,同时,聚类技术的使用提高了结构发现效率.     

确定最佳聚类数的二阶差分统计法

多元统计数据的聚类是分析数据的一类非常重要方法,但是如何确定最佳聚类数往往是比较困难的.针对分析多元统计数据中应用最广泛的方法之一——K均值聚类方法,提出了一种新的二阶差分统计确定最佳聚类数的方法,并将其与CH统计法、Gap统计法进行了对比.实证分析表明,论文所提方法更为简单而且有效.     

多元时间序列聚类算法分析

为解决高多元时间序列聚类算法的问题,采用了一种基于主元分析方法的多元时间序列聚类分析方法,利用MTS序列的前z个主元与每个簇的代表元素之间的Eros距离,将原有的复杂数据降维.在此基础上通过改进K-means算法对选取的多元时间序列的主元进行聚类分析,最后得到K个MTS聚类.理论分析和实验结果表明该算法能有效解决聚类问题.     

基于设计结构矩阵的产品结构模块聚类方法

阐述了当前产品结构模块聚类方法中存在的不足,并通过基于设计结构矩阵(DSM)的聚类方法较好地解决了这些不足.给出建立产品结构DSM模型的方法,并基于五点刻度法对产品结构DSM模型进行数字化.在聚类的过程中开发了基于产品结构DSM联系强度的聚类算法和基于联系成本的择优算法.以某摩托车发动机为例进行了实际建模、聚类运算及聚类择优,得出了优化的模块聚类结果.     

基于视觉感知的模糊C均值聚类算法

针对传统模糊C均值聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想的问题,提出一种基于视觉感知的模糊C均值聚类算法.首先,在分析视皮层神经元感受野性质的基础上,建立视神经元细胞响应函数来计算图像的结构特征.其次,定义一种斜坡函数从仿生学的角度来模拟人眼对相对亮度变化的感知,用来计算图像中像素点与聚类中心点之间的差异.所提模型充分考虑了邻域刺激对中心神经元影响的方向性、位置相对性和周期性,比较精确地描述了图像的结构信息,有效地抑制了噪声和复杂纹理的干扰.实验结果表明,本文算法克服了传统模糊C均值聚类算法的缺点,实现了具有复杂背景图像的精确分割.     

聚类分析及其在我国各省经济发展水平分类研究中的应用

聚类分析是一种寻求客观分类的方法,它是多元统计分析中三大实用方法之一。本文首先对聚类分析的各种算法进行分类与介绍;然后总结了聚类分析在经济、生物、电子商务、保险等方面的一些应用,并对两类应用较广泛的聚类算法进行对比分析;最后结合SPSS软件,分别运用系统聚类法和 K－均值聚类法对我国31个省区经济发展水平进行分类,发现二者分类结果相同,且与我国现阶段各省各地区经济发展现状吻合度较高。     

基于相邻节点聚类的社团划分算法

社团结构是复杂网络中的拓扑属性之一,具有同一社团内的节点连接紧密而不同社团的节点连接疏松的性质.作者基于复杂网络中的社团结构的性质并根据网络中相邻节点的距离关系,提出了一种社团划分算法--基于相邻节点聚类的社团划分算法.笔者对算法的基本概念以及实现进行了详细的描述,通过应用在实例上所得结果说明算法的可行性.     

一种基于灰度秩数向量的非监控纹理图像分割算法

纹理图像分割的首要问题是纹理特征的提取和描述。传统的统计纹理描述方法和结构纹理描述方法各有其自身特点,但也存在各自的不足。文中从结构与统计结合的角度,提出了一种基于灰度秩数的结构性统计方法,该方法可以较好地抽取物体表面的结构特征。在用本算法对纹理进行描述的基础上,文中采用了一种广义最小体积椭球聚类算法（ＧＭＶＥ）来对所抽取的纹特征进行了聚类分割。算法的有效性在对实际纹理分割中得到了验证。     

基于模糊聚类的网站用户分类

文章给出了模糊聚类在网站用户分析中的应用。首先对web日志挖掘作了系统的介绍,包括对服务器上日志结构的分析和对数据预处理过程的描述,然后讨论了用户模糊聚类的算法,并用实例证明了模糊聚类在web用户聚类应用中的可行性。为web站点的个性化服务提供了基础。