排序方式: 共有112条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
针对单一声学特征和k-means算法在说话人聚类技术中的局限性,为了更好地表达说话人的个性信息并提高说话人聚类的准确率,将特征融合和AE-SOM神经网络应用于说话人聚类中,提出一种改进的说话人聚类算法.该算法通过对语音信号特征分析,将MFCC特征参数和LPCC特征参数相结合,从而完善说话人的个性信息.并在k-means的基础上增加AE-SOM神经网络,利用该网络实现输入特征的降维、说话人数的判定和聚类中心的选取,从而弥补k-means算法的缺陷.仿真实验表明两种声学特征融合之后,改进的聚类算法可有效地提高说话人聚类的准确率. 相似文献
12.
基于动态聚类邻域分区的并行蚁群优化算法 总被引:9,自引:0,他引:9
本文算法体现"分而治之"的思想,首先采用动态K均值聚类快速邻域分解,其次应用蚁群算法同时对分区并行优化计算,最后基于分区重心进行邻域全局连接,得到大规模TSP问题的满意解. 相似文献
13.
基于模拟退火思想的优化k-means算法 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于典型的基于划分的聚类算法——k-means算法中存在局部最优和算法执行速度慢等问题,提出了基于模拟退火思想的优化k!means算法.该算法将模拟退火思想用于对k-means算法的优化,是一种具有全局最优解和较高执行效率的算法.针对聚类算法典型数据集和随机产生的数据集,在不同情况下进行对比实验.实验结果表明,优化k-means算法优于基本的k-means算法。 相似文献
14.
基于分水岭变换的彩色细胞图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种彩色细胞图像的分割方法,重点解决邻接或者重叠的细胞核或者细胞质之间的分割问题。算法主要基于数学形态学方法,首先利用k-均值聚类和直方图上的分水岭变换对像素进行聚类,从而得到细胞图像背景、细胞质和细胞核的粗略估计;然后利用形态学滤波和分水岭变换提取细胞核、细胞质的边界。结果表明:在少量人工干预的情况下,所述算法获得的细胞核、细胞质边界与实际情况比较吻合。对于含有邻接或者重叠的细胞核或者细胞质的图像,算法仍能提取理想的细胞组织边界。 相似文献
15.
针对目前远程教育中个性化教学水平较低的问题,提出了一种基于粗糙集的Web学习者聚类算法,并应用粗糙集的约简方法解决了学习者特征数据中的属性冗余问题,提高了聚类算法的效率,从而提高了远程教学网站的个性化教学水平. 相似文献
16.
基于视频图像的人脸定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种视频图像中的人脸定位方法,该方法首先通过一种平均帧差的方法检测人体运动区域;然后根据人脸分布的特点,采用水平投影的方法在运动区域里分离人脸和身体;最后根据人脸器官的分布规律,利用k-means的聚类算法对人眼进行定位.实验表明,该方法简单、高效,而且不依赖于人脸肤色,在一定范围内能很好地适应光照变化,能满足实时系统的要求. 相似文献
17.
18.
19.
OhnMarSan Van-NamHuynh YoshitexuNakamori 《系统科学与复杂性》2003,16(4):562-571
Most of the earlier work on clustering mainly focused on numeric data whose inherent geometric properties can be exploited to naturally define distance functions between data points. However, data mining applications frequently involve many datasets that also consists of mixed numeric and categorical attributes. In this paper we present a clustering algorithm which is based on the k-means algorithm. The algorithm clusters objects with numeric and categorical attributes in a way similar to k-means. The object similarity measure is derived from both numeric and categorical attributes. When applied to numeric data, the algorithm is identical to the k-means. The main result of this paper is to provide a method to update the “cluster centers“ of clustering objects described by mixed numeric and categorical attributes in the clustering process to minimise the clustering cost function. The clustering performance of the algorithm is demonstrated with the two well known data sets, namely credit approval and abalone databases. 相似文献
20.