摘要：为提高层次凝聚聚类（HAC）算法的执行效率和结果质量，对其进行了动态分析，研究了一次合并对后续合并的影响。分析表明，合并两个类会生成一个新类，并使被合并的类的共享邻居的邻居数减小1；当新生成的类或邻居数减小的类参与后续合并时，会影响执行效率；一次合并会改变参与合并的类和它们的候选邻居之间的准则函数值，从而影响后续合并提高质量的程度。基于上述分析并结合模块性的定义，研究了现有准则函数对凝聚过程的影响以及它们的缺陷，并设计了两个新的准则函数。在大量数据集上的买验表明，新的准则函数提高了层次凝聚聚类算法的执行效率和结果质量。

摘要：针对目前手机拍照识别过程中难以识别大角度旋转和俯仰角度变化目标的问题,设计并实现了能够容忍图像旋转和扭转变化的改进型SIFT关键点匹配算法;该算法通过模拟目标任意多角度水平旋转和垂直扭转,提前计算多组SIFT特征;在手机拍照识别景观建筑时,匹配目标图像的SIFT特征与多组特征从而识别目标多个侧面;实验结果表明,该识别系统对任意角度拍摄的手机图像的识别准确率达80%以上,计算耗时仅10s,具有一定的实用性和推广价值。