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基于密度峰值的三维模型无监督分类算法

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针对基于内容的三维模型自动分类问题,提出一种密度峰值(density peaks)驱动的三维模型无监督分类算法.首先利用多种特征描述符分别对每个三维模型提取相应的特征向量;然后将得到的特征向量运用鲁棒主成分分析去除噪声并降维;最后通过计算特征向量分布的密度峰值,并配合决策图,以直观的方式确定三维模型分类类别数并最终实现三维模型的无监督分类.实验结果表明,与传统算法相比,该算法具有易于确定分类类别数,准确率高,鲁棒性强等优点.

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来源
《第九届全国几何设计与计算学术会议（GDC2016）》|2016年|1-11|共11页
会议地点桂林
作者
Shu Zhenyu; 舒振宇; Qi Chengwu; 祁成武; Xin Shiqing; 辛士庆; Hu Chao; 胡超; Han Xianglan; 韩祥兰; Liu Ligang; 刘利刚;
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作者单位

中国工业与应用数学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
三维模型; 无监督分类算法; 密度峰值聚类; 鲁棒性;
入库时间 2022-08-17 11:21:57

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