基于入侵性杂草克隆的图像聚类方法

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,提出了一种新的基于入侵性杂草优化(IWO)的图像聚类方法(CIWO).该算法通过计算峰值信噪比(PSNR),动态确定图像聚类簇数的最优选择范围,采用最小量差、最小簇内距离、最大簇间距离重新构造了图像聚类质量的评价函数,通过模拟杂草克隆的自然行为对图像数据集的簇中心进行快速准确定位.将算法应用于几个基准测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法进行比较,发现CIWO具有更稳定的图像聚类性能.实验结果也表明,所提出的算法可获得更优的图像聚类质量.     

构建新包空间的多示例学习方法

针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.     

基于快速聚类索引的图像检索系统

为了提高基于内容的图像检索系统的检索速度,提出了一个基于快速聚类索引的图像检索算法,并将其应用于视频新闻检索系统中.该算法采用Fastmap算法实现图像高维特征向量降维,并用改进后的模糊C均值聚类算法对降维后的图像进行聚类,生成图像索引.该算法用于图像检索,检索时间不会随着图像数据库中图像数量、特征向量维数的增加而增加,极大地提高了系统的检索效率,有效地解决了聚类中心初试值的选取问题.同时利用该算法构成的系统还具有动态删除、分裂、合并、插入等功能.实验结果表明,与顺序扫描算法相比,该系统不仅大大提高了检索速度,而且在图像数目和特征向量空间维数增大的条件下,仍能够获得良好的检索性能.     

一种新的基于多示例学习的场景分类方法

多示例学习是近年来才出现的一种新的学习框架,并以其对多义性对象的出色表示能力而被成功地运用在图像分类任务中。首先提出了一种新的图像多示例包生成方式,采用特征的概率分布表示图像,并对图像像素分布提取一个高斯混合模型,将每个高斯分布作为一个示例,生成图像的多示例包。然后,在对图像进行分类时,采用了信息瓶颈聚类把多示例包转化成单示例,从而将传统的单示例分类器用在该问题上。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行了集成。选取了5类自然场景图像进行试验,结果显示所提出的方法平均性能优于当前常用的一些多示例学习算法。     

一种基于聚类的图卷积多示例学习算法

基于图结构的多示例学习可用于解决挖掘包中示例间相关性问题.然而,现有的方法大多随机选择包中示例构建图结构,忽略了包中具有代表性示例对图结构的影响;同时都是间接在包图结构上建立分类器,造成了模型运行效率低下的问题.针对上述问题,提出了一种基于聚类的图卷积多示例学习算法MIL-GCC,首先通过聚类方法获取每个包中的超示例,...     

基于预聚类的潜在语义分析模型文献检索研究

提出一种基于预聚类的潜在语义文献检索算法.首先,对待检索文档集进行预聚类,在潜在语义分析方法的基础上采用k-means聚类算法,寻找出各聚类簇的中心点;其次,在检索时,通过计算查询向量与各聚类簇中心点的相似度来进行检索.此方法有效解决了现有潜在语义文献检索算法在检索时需耗费大量时间计算查询向量与各文本向量之间的相似度的不足.另外还针对文献检索的特点,重新给出特征权重计算方法.实验结果表明,该方法缩短了检索的时间,提高了检索的效率.     

基于层次聚类与峰值检测的FCM图像分割算法

针对传统FCM算法在图像分割中存在的过度依赖初始聚类中心、计算复杂度高等问题,结合层次聚类与直方图峰值检测,提出了一种新的FCM图像分割算法.首先根据图像灰度直方图统计信息对图像进行层次聚类,然后将得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心对图像进行分割.该算法无需预先设置聚类数目,能自动搜索全局最佳聚类中心.实验结果表明,相比传统FCM算法和峰值检测的FCM算法,该算法不仅可以有效地提高图像的分割效率,而且分割结果更加精确.     

一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法

在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度.     

一种基于主颜色表的图像检索算法

提出了一种基于示例图像的主颜色表的图像检索算法,该算法结合了颜色空间的量化、聚类、组合等思想,使系统获得了良好的检索效果。     

一种基于近邻半监督聚类算法的图像检索系统研究

为了解决基于内容的图像检索（content-Based Image Retrieval,CBIR）中存在的“语义鸿沟”问题,本文提出了一种CBIR检索模型,在模型中使用了基于近邻传播的半监督聚类算法和语义传播的算法,通过近邻半监督算法对图像库中的图像进行聚类,根据示例图像的视觉特征相似度在对应的聚类图像中进行相似度检索,在检索的结果中根据用户提供的关键字进行关键字标注检索,最后根据用户的反馈,通过语义传播算法对图像库中的图像进行自动语义标注．实验表明丈中的模型是可行的,其检索效果受到反馈次数的影响．     

概率假设密度滤波的谱聚类目标状态提取方法

提出了一种谱聚类目标状态提取方法来实现概率假设密度(PHD)滤波中序贯蒙特卡罗(SMC)实现方式的多目标状态估计.该方法利用PHD滤波SMC实现方式输出的大量的加权粒子点间的相似度关系建立相似矩阵,通过变换得到拉普拉斯矩阵,进而对拉普拉斯矩阵进行特征分解,以实现粒子点的聚类,再在每类中寻找粒子的聚类点作为多目标状态的估计值,同时为了减小计算量,利用Nystrm逼近方法求解特征向量.仿真实验表明,PHD滤波的谱聚类目标状态提取方法的估计精度比k均值目标状态提取方法提高了60%以上.     

基于谱聚类的词和文档的联合聚类

文档聚类和词聚类都是重要且被充分研究的问题.大多数现有的聚类算法针对文档和词是分别聚类,不是同时的.本文提出文档集作为文档和词间的一个二部图的模型思想,使用这个思想,联合聚类问题可以被看成二部图的分割问题.为了解决图的分割问题,使用一个新的联合谱聚类算法,即使用适度规模的词-文档矩阵的奇异向量产生好的分割结果.谱算法得到一些最佳的性能,表明奇异向量通过连续放松解决图划分的NP难问题.最后通过实验结果验证联合聚类算法在实践中非常有效.     

基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法

为改善交通拥堵的情况,本文利用聚类分析方法对移动轨迹数据进行挖掘,识别居民出行的热点区域。传统的Ng-Jordan-Weiss （NJW）谱聚类算法常使用K-means聚类算法来实现最后的聚类操作,然而K-means聚类算法存在对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺陷,影响对热点区域的挖掘结果。因此,本研究将方差优化初始中心的K-medoids聚类算法运用到谱聚类算法最后聚类阶段,提出基于方差优化谱聚类的热点区域挖掘算法（Hot Region Mining algorithm based on improved K-medoids Spectral Clustering,HRM-KSC）,然后在真实的轨迹数据集上进行试验。试验结果发现,HRM-KSC算法聚类结果的轮廓系数更高,表明HRM-KSC算法改善了NJW谱聚类算法,提高了聚类质量。     

基于快速谱聚类的图像分割算法

设计了一种基于快速谱聚类的图像分割算法,该算法利用余弦相似度构造相似度矩阵,避免了传统谱聚类算法中尺度因子的精确设置问题,提高了算法效率.在谱映射的过程中,该算法采用了Nystrm逼近策略,降低了谱聚类算法的复杂度和内存消耗.在Berkeley图像库上的图像分割实验证明了算法的有效性.     

基于三支决策的密度敏感谱聚类

将三支决策与密度敏感谱聚类结合,提出了一种基于三支决策的密度敏感谱聚类算法。该算法通过在密度敏感谱聚类的聚类过程引入容差参数得到每个类的上界,然后通过扰动分析算法从上界中分离出核心域,上界和核心域的差值被认定为该类的边界域。聚类结果用核心域和边界域来表示每个类簇,可以更全面地展示数据的结构信息。与传统的硬聚类算法在UCI数据集的实验结果相比较,本文使用核心域计算聚类的评价指标DBI、AS和ACC都有所提升,较好地解决了不确定性对象的聚类问题。     

一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法

模糊C均值算法(FCM)是图像分割最常用的算法之一,这种方法需要提前确定初始聚类中心和聚类数.为此,提出了一种新的自适应模糊聚类算法(AFCM),AFCM算法中构造的观察矩阵、判断矩阵和集合划分可以自动确定合适的聚类数.为了得到更好的图像分割效果,采用核距离作为相似性度量,提出了一种鲁棒性自适应模糊C均值算法(RAFCM).实验结果表明,与FCM算法相比,AFCM和RAFCM算法不仅能自动地确定聚类数目,还可以得到更好的图像分割质量.     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

一种基于图像内容的自适应色彩量化算法

色彩量化是数字图像分析与处理领域的基本问题之一.笔者以K-均值聚类为基础,提出了一种新的自适应色彩量化算法,该算法首先依据图像内容确定初始聚类中心,并对所有像素进行归类处理;再结合图像局部区域平滑度,修改聚类中心颜色;最后对所有聚类进行分裂和合并运算,并生成量化图像.实验结果表明,该算法具有较好的色彩量化效果（即色彩量化误差较小）,整体性能优于K-均值聚类色彩量化方案.     

图像聚类的入侵性杂草优化算法

针对原始谱聚类初始敏感的缺点,构造了图像聚类质量的评价函数,提出了一种新颖的基于入侵性杂草优化的图像聚类算法(CIWO)。算法模拟杂草克隆的鲁棒性、适应性和随机性等特点,简单易于实现,具有快速精确地对图像灰度数据集的簇中心进行全局定位能力。将算法应用于几个测试图像,并通过聚类有效性准则与k-Means、FCM、PSO等方法比较分析CIWO具有更稳定的图像聚类性能,实验结果表明提出的算法得到了更优的图像聚类质量。     

基于颜色空间和优化初始中心的模糊c均值聚类算法

提出了一种基于HIS空间的优化初始中心的模糊c-均值的彩色图像分割方法．首先将彩色图片由RGB转换为HIS,并将H和1分开处理,通过计算样本的权重,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法,将该算法应用于H和I通道,得出新的基于颜色空间的FCM算法．该算法可以得到较稳定的结果,并且提高了聚类的准确率．