收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于流形距离和核函数的进化聚类算法研究及其应用

金晓慧  
【摘要】: 聚类是一种重要的数据分析方法,在诸如计算机视觉、信息检索、数据挖掘和模式识别等领域得到了广泛的应用。目前,作为全局最优技术的进化计算已被很多学者用于聚类问题。基于进化计算的聚类算法往往以欧氏距离作为相似性度量。虽然在全局最优化性能上,以欧氏距离作为相似性度量的进化聚类算法较基于梯度下降的K-均值算法有所提高,但它们只是对空间分布为球形或超球体的数据具有较好的性能,而对空间分布复杂的数据效果不是很好,这是基于欧氏距离的相似性度量的缺陷导致的必然结果。因此,使用一个更加合理的相似性度量,使聚类算法针对复杂分布的数据也能得到较好的聚类结果是非常重要的。 本文首先提出了一种基于核的进化聚类算法。通过利用核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,在特征空间中进行进化聚类,我们将新方法命名为核进化聚类算法。通过非线性映射能够较好地分辨、提取并放大有用的特征,从而更为准确的聚类,在经典算法效果不佳的情况下,核进化聚类算法也能够得到正确的聚类结果。 针对复杂分布的数据,提出了一种基于混合测度的进化聚类算法。该方法采用了“粗聚类、细聚类”的思想,首先以欧氏距离作为相似性度量,对数据集进行粗聚类,然后,以流形距离作为相似性度量,对粗聚类后的数据集进行细聚类。实验表明,与基于欧氏距离的遗传聚类算法及K-均值算法相比,此算法对样本空间分布复杂的无监督聚类问题具有较高的正确率,具有很好的鲁棒性。 将核进化聚类算法与形态学方法结合,提出一种基于分水岭与核进化聚类算法的图像分割算法。该算法首先使用改进的分水岭算法—内外标记的分水岭算法对图像进行初分割,提取区域图像特征作为聚类的输入样本;利用核函数把样本映射到特征空间,在特征空间中进行进化聚类,用聚类的方法进行区域合并,得到最终的分割结果。将新算法用于自然图像分割、纹理图像分割及SAR图像分割任务,实验表明该算法可以成功地用于多种图像分割,可以得到有较好的图像分割性能。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 王圆妹;;一种改进的K-均值聚类算法的研究[J];长江大学学报(自科版)医学卷;2006年10期
2 王圆妹;;一种改进的K-均值聚类算法的研究[J];长江大学学报(自科版)理工卷;2006年04期
3 潘庆丰;陈水利;陈国龙;;基于核函数的模糊C均值聚类算法[J];集美大学学报(自然科学版);2006年04期
4 金慧珍;赵辽英;;大规模数据集的多层聚类算法[J];杭州电子科技大学学报;2008年03期
5 吴学雁;黄道平;;基于事件的时间序列相似性度量方法[J];计算机应用;2010年07期
6 魏新红;张凯;;一种改进的PSO-Means聚类优化算法[J];河南科技大学学报(自然科学版);2011年02期
7 党长青;;基于目标区域的语义图像检索[J];计算机工程与应用;2008年20期
8 叶吉祥,谭冠政,路秋静;基于核的非凸数据模糊K-均值聚类研究[J];计算机工程与设计;2005年07期
9 纪秋颖;林健;;基于核方法的聚类算法及其应用[J];北京航空航天大学学报;2006年06期
10 黄旭;吕强;钱培德;;蛋白质结构预测聚类算法的评估[J];计算机工程;2011年01期
11 马凯;苏一丹;谭荣丽;梁胜勇;;一种基于序列相似性的蚁群聚类算法SeqAntCluster[J];广西科学院学报;2009年04期
12 孙胜;;基于核的自适应聚类及其在文本分类中的应用[J];黄石理工学院学报;2008年06期
13 马义德;钱志柏;陈娜;;基于FCM的动态结合全局图像阈值分割[J];电子科技大学学报;2006年03期
14 徐雪松;张宏;刘凤玉;;基于核函数距离测度的LLE降维及其在离群聚类中的应用[J];仪器仪表学报;2008年09期
15 薛耿剑,王毅,赵海涛,魏梦琦,郝重阳;一种改进的模糊核聚类算法[J];中国医学影像技术;2005年10期
16 周巧萍;潘晋孝;杨明;;基于核函数的混合C均值聚类算法[J];模糊系统与数学;2008年06期
17 王新华;毕笃彦;;Mean Shift算法在图像分割中的应用研究[J];微计算机信息;2009年09期
18 李超;熊璋;朱成军;;基于距离相关图的音频相似性度量方法[J];北京航空航天大学学报;2006年02期
19 齐飞;罗予频;胡东成;;基于均值漂移的视觉目标跟踪方法综述[J];计算机工程;2007年21期
20 王宇;李晓利;;核k-凝聚聚类算法[J];大连理工大学学报;2007年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 魏昕路;洪志令;姜青山;;一种基于样本缩减策略的新窗口式聚类算法[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2007年
2 李政涛;夏树倩;王大玲;冯时;张一飞;;一种基于语义引力及密度分布的聚类算法[A];第六届全国信息检索学术会议论文集[C];2010年
3 王守强;朱大铭;史士英;;基于输入点集求解k-Means聚类算法[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 吴继兵;李心科;;基于分治融合的混合属性数据聚类算法研究[A];全国第20届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2009)暨全国第1届安全关键技术与应用学术会议论文集(下册)[C];2009年
5 李世峰;黄磊;刘昌平;;几种聚类方法的比较[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
6 刘洋;江志纲;丁增喜;王大玲;鲍玉斌;于戈;;一种基于图的聚类算法GB-Cluster[A];第十九届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2002年
7 覃华;徐燕子;张敏;;基于巢模板的核空间蚁群聚类算法的研究[A];广西计算机学会2010年学术年会论文集[C];2010年
8 邓敏;刘启亮;李光强;程涛;;一种基于场模型的空间聚类算法[A];现代测量技术与地理信息系统科技创新及产业发展研讨会论文集[C];2009年
9 马凯;苏一丹;;一种基于序列相似性的蚁群聚类算法[A];广西计算机学会2009年年会论文集[C];2009年
10 逯波;王国仁;;一种有效的半监督视频镜头聚类算法[A];第26届中国数据库学术会议论文集(B辑)[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘位龙;面向不确定性数据的聚类算法研究[D];山东师范大学;2011年
2 管仁初;半监督聚类算法的研究与应用[D];吉林大学;2010年
3 万淼;基于群智能和随机索引的网络聚类算法研究[D];北京邮电大学;2011年
4 张鸿雁;基于DNA计算的聚类算法研究[D];山东师范大学;2011年
5 曹付元;面向分类数据的聚类算法研究[D];山西大学;2010年
6 张印辉;多尺度马尔可夫随机场图像分割方法研究[D];昆明理工大学;2010年
7 张大明;基于图理论的图像分割和分类算法研究[D];安徽大学;2011年
8 叶镇清;自适应聚类算法挖掘网络模块结构及其在酵母蛋白作用网络中的应用[D];浙江大学;2008年
9 白小晶;基于偏微分方程的图像分割与配准研究[D];南京理工大学;2010年
10 陈志彬;非参数变形模型结合模糊技术的MRI图像分割[D];大连理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 石洪竺;量子进化聚类算法研究[D];西安电子科技大学;2010年
2 金晓慧;基于流形距离和核函数的进化聚类算法研究及其应用[D];西安电子科技大学;2010年
3 卜德云;自适应谱聚类算法的研究与应用[D];南京航空航天大学;2010年
4 马萌;基于流形距离的聚类算法研究及其应用[D];西安电子科技大学;2010年
5 段晓琳;基于改进量子进化核聚类算法的图像分割[D];太原理工大学;2011年
6 伍翼;基于机器视觉的移动机器人控制研究[D];华中科技大学;2005年
7 利稷夫;无监督聚类算法在辐射源信号分析中的应用[D];西南交通大学;2010年
8 温程;并行聚类算法在MapReduce上的实现[D];浙江大学;2011年
9 张珠玉;聚类算法及其在日志数据处理中的应用研究[D];山东师范大学;2011年
10 叶冲轶;高维海量数据联合聚类算法的研究与应用[D];浙江工商大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 叶青 通讯员 粤科宣;病人家属也可操刀“做手术”[N];广东科技报;2011年
2 ;视频数据中挖“宝”[N];计算机世界;2002年
3 陈雪;康佳“第一屏”今年上“春晚”[N];中国证券报;2007年
4 ;“天下第一屏”落户深圳华侨城[N];消费日报;2006年
5 向良璧;断层图像处理分析技术取得重大成果[N];经济参考报;2003年
6 张兰华;数字化技术助力安防行业上台阶[N];光明日报;2006年
7 刘奕;康佳高起点挺进LED产业[N];中华工商时报;2006年
8 北京航空航天大学计算机系 李炜;探寻视频编码技术发展的足迹[N];中国计算机报;2000年
9 武德锋 李国辉 林洪文 姚作梁;图像世界任我行[N];计算机世界;2002年
10 张兰华;数字化核心助力安防行业渐入佳境[N];科技日报;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978