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提出了一种基于距离相似性K-means的红外图像聚类算法。该算法对通过Isomap算法降维后的空间点,进一步进行聚类;算法中引入了密度因素,通过距离相似性的差异进一步排除孤立点和选取初始聚类中心,使数据内部的紧凑性得到加强。经过实验证明,改进后的方法比原方法更有效,时间复杂度也大幅度降低。
基于距离相似性K-means的红外图像聚类算法研究
【摘 要】
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提出了一种基于距离相似性K-means的红外图像聚类算法。该算法对通过Isomap算法降维后的空间点,进一步进行聚类;算法中引入了密度因素,通过距离相似性的差异进一步排除孤立点
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院;
【出 处】
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半导体光电
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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重庆市自然科学基金项目(CSTC 2013JCYJA0488,CSTC 2011jjA1026)
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