【摘 要】
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聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图像信息挖掘领域,该技术提高了图像检索的速度和质量.K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法,但K-均值算法严重依赖于经验
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聚类分析技术已经广泛应用于基于内容的图像信息挖掘领域,该技术提高了图像检索的速度和质量.K-均值算法和自适应算法是两个典型的聚类分析算法,但K-均值算法严重依赖于经验参数和阙值的设定;自适应算法得到的聚类个数太多,相应的就是类内的图像个数过少,效率不是很高.从选取初始聚类点是否具有确定性、迭代次数是否过多和聚类个数是否适当等方面考虑,提出了一种新的聚类算法,即动态的K-均值法.模拟实验的结果表明,该算法具有较好的准确性和效率,使检索的质量和速度都得到了很大的提高.
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