基于视觉特征的图像聚类方法研究

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伴随着计算机技术和互联网技术的快速发展,人类逐渐积累的数据量急剧增多。为了从海量的数据中挖掘出有用的信息,为用户提供决策支持,聚类算法得到了广泛的关注,并应用于各类数据处理与数据挖掘之中。本项目在分析图像视觉特性的基础之上,通过对图像颜色、纹理和形状多种特征信息的有效融合,利用K-均值算法进行聚类。提出的方法在采集的图像数据集上进行实验,有很好的聚类效果。
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