半监督空间化竞争聚集算法及其在图像分割中的应用

来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：limingxhss2

【摘要】

：

经典竞争聚集(CA)算法在聚类时对于样本中的少量已知信息没有加以利用,但这些信息往往需要应用到整个聚类过程中。此外,在相似度度量函数的选择上CA算法使用常见的欧氏距离,然而欧氏距离仅适用于团状数据,制约了算法的应用范围。针对上述问题,通过引入具备半监督学习能力的半监督项对隶属度矩阵进行增强,利用聚类中心和中心邻近的点组成空间,把样本点与该空间的距离替代欧氏距离作为新的相似度度量标准,并给出判断聚类

【作者】

：

于平王士同

【机构】

：

江南大学数字媒体学院

【出处】

：

计算机工程

【发表日期】

：

2015年02期

【关键词】

：

竞争聚集算法相似度度量函数欧氏距离半监督空间距离阈值参数 Competitive Agglomeration（CA） algorithm simil

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61170122）, 江苏省自然科学基金资助项目（BK2012552）

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