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集成多种聚类技术的实验平台及其在三维模型检索中的应用

宿太学  
【摘要】:聚类分析技术作为数据挖掘领域中重要的研究课题,被广泛用于模式识别、生物信息处理、基于内容的图像检索等诸多领域,本文探索将聚类分析技术应用于三维模型检索领域中。 聚类分析技术面临的一个重要课题是,如何选取合适的参数值以取得较好的聚类效果,许多传统的聚类算法需要指定算法最终求得的数据簇个数k。现有的聚类算法在识别离群点方面也存在缺欠,浪费了离群点隐含的信息。传统的基于距离的离群点识别算法没能很好的考虑数据分布的局部特征。本文提出了考虑数据局部分布特征的基于距离的和基于公共近邻的离群点算法,进而将离群点识别技术与聚类技术相结合,提出三种新型的层次聚类算法。新算法借助离群点蕴含的信息自动终止聚类过程。实验表明这些聚类算法取得了较好的聚类结果。 新的聚类算法不断出现,又各有优缺点,为了研究聚类算法需要开发一个专注聚类分析及其相关技术的友好的实验平台。本文设计和实现了一个集成多种聚类技术的实验平台,此平台集成了多种当前比较典型的聚类算法和本文研究的新型层次聚类算法,并结合了离群点识别、降维和可视化技术等。利用此聚类实验平台研究分析各种聚类算法,对比其聚类效果和特性。为了研究聚类算法在三维模型检索中的应用,本文实现了一个三维模型检索系统原型,它融合了聚类技术用以提高检索效率。


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