动态的K-均值聚类算法在图像检索中的应用

作     者：张白妮 骆嘉伟 汤德佑 

作者机构：湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2004年第25卷第10期

页      码：1843-1846页

摘      要：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。

主 题 词：K-均值聚类 图像检索 K-均值算法 基于内容 聚类算法 自适应算法 图像信息 个数 速度 技术 

学科分类：0401[教育学-教育学类] 04[教育学] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-7024.2004.10.068

馆 藏 号：203118777...